22 年の初めに、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) がインターネット サークルのバズワードになりました. 年間を通じて、GNN に関する研究への熱意が高まり、主要なディープ ラーニング カンファレンスの研究ホットスポットになりました.
非構造化データを処理する GNN の優れた機能は、ネットワーク データ分析、レコメンデーション システム、および自然言語処理において新たなブレークスルーをもたらしました。
23 周年を機に、22 年間の GNN 分野における最新の研究概要と研究動向を振り返る.代表的な 5 論文を特別に選んで紹介する. この分野で論文を発表したい学生は、いくつかの新しいアイデア！
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01
双曲線グラフ ニューラル ネットワーク
トピック：
この論文は、双曲線空間に基づくグラフニューラルネットワークであり、一般的なユークリッド空間の代わりに双曲線空間でグラフニューラルネットワークを構築します。この研究レビューは、主に双曲空間とは何かを説明することによって行われます。また、双曲線空間でグラフ ニューラル ネットワークを確立する理由と、双曲線空間でグラフ ニューラル ネットワークを使用することの利点、用途、および現在の困難と可能性を研究します。
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02
GNN ベースのグラフ分類
研究論文
トピック：
グラフ分類研究の調査
グラフ データは現実世界に広く存在し、複合オブジェクトとその要素の間の複雑な関連付けを自然に表すことができますが、グラフ分類研究に関する完全な調査はまだ不足しています。本稿では、グラフ分類問題の定義とこの分野における課題を示し、グラフ類似度計算に基づくグラフ分類法とグラフ ニューラル ネットワークに基づくグラフ分類法の 2 種類のグラフ分類法をくみ取り、分析します。分類方法のグラフ評価指標、一般的なデータセットと実験結果の比較を示し、最後に、グラフ分類の一般的な実用化シナリオを紹介し、グラフ分類の分野における将来の研究の方向性を展望し、全文を要約します。
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03
フェデレーテッド グラフ機械学習
トピック：
社会がますますデータのプライバシーに注目するようになるにつれて、GNN はこの新しい常識に適応する必要に直面しています。これにより、近年、フェデレーテッド グラフ ニューラル ネットワークの研究が急速に発展しています。この論文では、連合グラフ ニューラル ネットワークの新しい 3 層分類法を提案し、この分野に関心のある研究者が、グラフ ニューラル ネットワークと連合学習がどのように相互補完するかを理解するのに役立ちます。 、動的で効率的で解釈可能な FedGNN。
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04
等変量グラフ ニューラル ネットワーク
トピック：
本稿では、等変グラフ ニューラル ネットワークの基本的な概念を紹介し、医薬品の研究開発の分野で発表された文献を組み合わせて、等変グラフ ニューラル ネットワークの大きな応用価値を分析し、議論します。 3 つのグループに分けて、GNN でメッセージの受け渡しと集約を表現する方法を学びます。ベンチマークと関連するデータセットも要約されており、後の研究方法の開発と実験的評価が容易になります。潜在的な将来の方向性についての見通しも提供されます。
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05
不均一性のあるグラフ
グラフ ニューラル ネットワーク
トピック：
この論文では、異種グラフの GNN の包括的な概要を初めて提供します。具体的には、著者は、既存の異種 GNN モデルを本質的に管理し、一般的な要約と詳細な分析を提供する体系的な分類法を提案しています。また、このホワイト ペーパーでは、堅牢で公正な評価を容易にするために、主流の異種グラフ ベンチマークをまとめています。最後に、著者は、ヘテロジニアス グラフに関する将来の研究とアプリケーションを前進させ、動機付けするための潜在的な方向性を指摘しています。
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