[摘要]  本次调研主要动机是由于近期实验涉及相关问题而进行的调研，由于实验的设置是半监督学习模式，而传统GNN模型或异构信息网络表示模型在应用的时候，大多没有对半监督学习模式下的GNN模型做深入的研究。通过调研发现相关论文主要集中于这两年，分两大类方向，本文讲对这两大类的三篇顶会文章进行介绍。

[摘要]  异构信息网络表示学习（HIN RL）NOTE:本文是上次调研报告的后续，介绍的内容主要是2017年至今发表的部分文章，考虑近两年来相关异构信息网络表示学习模型的特点，本文将从浅层模型、深层模型两种类别来介绍。此外，本文将不再介绍异构信息网络的应用，其一是因为在上一篇文章我们已经作了一些介绍；其二我们...

[摘要]  Raid2019参会总结Raid是CCF列表中网络安全B类的会议，今年在中国北京召开。一共召开三天。我去听了周三上午的DNS Security和Attacks 。其中部分会议进行了录像，放至钉盘 /参会报告/190925Raid2019 目录下，有兴趣的老师同学可以去看一下。 Wednesday08...

[摘要]  异构信息网络表示学习[2018年止]1 研究意义现实世界中的各项社会活动都是紧密相连的，比如：社会网络、在线电商系统、论文引用网络等等，这些社会活动都可以表达为一个网络。多种类别的实体、多种类型的联系组成的网络更像一个异构信息网络。目前已有大量的工作进行异构信息网络的分析与挖掘，而异构信息网络嵌入属...

[摘要]  基于图神经网络的社会化推荐系统1研究背景与意义随着互联网的飞速发展，用户和网络的规模越来越大，信息过载问题也日趋严重。对信息消费者来说，他们难以从海量数据中找到感兴趣的信息内容，信息难以转化为有用的知识，用户体验较差；而对消息提供者来说，他们难以从大量用户中找到精准的目标用户群进行推荐，这使得企业效...