2019年11月15日讨论班报告

各位老师，同学：

时间：11月15日 15:30

地点：办公楼310会议室

报告内容：

殷小静 eCommerceGAN : A Generative Adversarial Network for E-commerce

   亚马逊(Amazon)、阿里巴巴(Alibaba)和Flipkart等电子商务公司每年处理数十亿笔订单。然而，这些订单只占所有合理订单的一小部分。探索所有可能的订单空间可以帮助我们更好地理解电子商务生态系统中客户和他们购买的产品的关系。在这篇论文中，提出了一个生成式对抗网络(GAN)来处理电子商务网站的订单。一旦训练完毕，GAN中的生成器机可以产生任意数量的可信的订单。我们的贡献包括:(a)创建电子商务订单的密集和低维表示;(b)用实际订单训练ecommerceGAN (ecGAN)，以展示所提议的方法的可行性;(c)训练ecommerceGAN (ec2GAN)，以生成涉及特定产品的可信订单。在大多数场景中，所提出的方法ec2GAN的性能明显优于基线。

张艺馨 Graph Convolutional Matrix Completion

   本文从图上的链接预测的角度考虑推荐系统的矩阵完成。 互动数据（例如电影收视率）可以由用户项目二部图表示，带有标记的边缘表示观察到的评级。 基于深度学习在图结构化数据的最新研究进展，我们提出了一种基于二部交互上传递的可区分消息的图自动编码器框架。 我们的模型显示了在标准协同过滤基准上的竞争表现。 在可以使用额外特征信息或结构化数据（例如社交网络）的环境中，我们的框架要优于最新的方法。

下周报告人：王智超、冯辉