論文の概要: A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14867v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 15:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:33:08.515730
• Title: A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources
• Title（参考訳）: 不均質グラフ埋め込みに関する調査研究:方法、技術、応用および情報源
• Authors: Xiao Wang and Deyu Bo and Chuan Shi and Shaohua Fan and Yanfang Ye and Philip S. Yu
• Abstract要約: 異種情報ネットワーク (heterogenous information network) としても知られるヘテロジニアスグラフ (HGs) は、現実のシナリオにおいてユビキタス化されている。 HG埋め込みは、下流タスクのための不均一な構造と意味を保ちながら、低次元空間での表現を学習することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.48829365560788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous graphs (HGs) also known as heterogeneous information networks have become ubiquitous in real-world scenarios; therefore, HG embedding, which aims to learn representations in a lower-dimension space while preserving the heterogeneous structures and semantics for downstream tasks (e.g., node/graph classification, node clustering, link prediction), has drawn considerable attentions in recent years. In this survey, we perform a comprehensive review of the recent development on HG embedding methods and techniques. We first introduce the basic concepts of HG and discuss the unique challenges brought by the heterogeneity for HG embedding in comparison with homogeneous graph representation learning; and then we systemically survey and categorize the state-of-the-art HG embedding methods based on the information they used in the learning process to address the challenges posed by the HG heterogeneity. In particular, for each representative HG embedding method, we provide detailed introduction and further analyze its pros and cons; meanwhile, we also explore the transformativeness and applicability of different types of HG embedding methods in the real-world industrial environments for the first time. In addition, we further present several widely deployed systems that have demonstrated the success of HG embedding techniques in resolving real-world application problems with broader impacts. To facilitate future research and applications in this area, we also summarize the open-source code, existing graph learning platforms and benchmark datasets. Finally, we explore the additional issues and challenges of HG embedding and forecast the future research directions in this field.
• Abstract（参考訳）: ヘテロジニアス・インフォメーション・ネットワークとしても知られるヘテロジニアス・グラフ(HG)は、現実のシナリオにおいてユビキタスなものとなっているため、下流タスク(ノード/グラフ分類、ノードクラスタリング、リンク予測など)のヘテロジニアス構造とセマンティクスを保ちながら、低次元空間での表現を学習することを目的としたHG埋め込みが近年注目されている。 本稿では,近年のHG埋込工法および技術開発に関する総合的なレビューを行う。 まず,HGの基本的な概念を紹介し,同種グラフ表現学習と比較してHGの組込みの不均一性に起因する固有の課題について考察し,HGの不均一性に起因する課題に対処するために,学習プロセスで使用する情報に基づいて,最先端HG組込み手法を体系的に調査・分類する。 特に, 各代表HG埋込方式について, より詳細な紹介を行い, その長所と短所を更に分析するとともに, 実環境における各種HG埋込方式の転換性と適用性についても検討した。 さらに,HG埋め込み技術の成功を実証した,より広範な影響で現実のアプリケーション問題を解決するシステムについても紹介する。 この領域における今後の研究と応用を促進するため、オープンソースコード、既存のグラフ学習プラットフォーム、ベンチマークデータセットもまとめます。 最後に,本分野におけるhg埋め込みの課題と課題について検討し,今後の研究方向性について予測する。

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