論文の概要: Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries, Benchmarks and Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01288v2
• Date: Thu, 2 May 2024 18:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 18:35:59.283106
• Title: Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries, Benchmarks and Directions
• Title（参考訳）: グラフ機械学習の自動化 - アプローチ、ライブラリ、ベンチマーク、方向性
• Authors: Xin Wang, Ziwei Zhang, Haoyang Li, Wenwu Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ機械学習の自動手法について論じる。 当社の専用かつ世界初のグラフ機械学習のためのオープンソースライブラリであるAutoGLを紹介します。 また、統一的で再現性があり、効率的な評価をサポートする調整されたベンチマークについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.220137936626315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph machine learning has been extensively studied in both academic and industry. However, as the literature on graph learning booms with a vast number of emerging methods and techniques, it becomes increasingly difficult to manually design the optimal machine learning algorithm for different graph-related tasks. To tackle the challenge, automated graph machine learning, which aims at discovering the best hyper-parameter and neural architecture configuration for different graph tasks/data without manual design, is gaining an increasing number of attentions from the research community. In this paper, we extensively discuss automated graph machine learning approaches, covering hyper-parameter optimization (HPO) and neural architecture search (NAS) for graph machine learning. We briefly overview existing libraries designed for either graph machine learning or automated machine learning respectively, and further in depth introduce AutoGL, our dedicated and the world's first open-source library for automated graph machine learning. Also, we describe a tailored benchmark that supports unified, reproducible, and efficient evaluations. Last but not least, we share our insights on future research directions for automated graph machine learning. This paper is the first systematic and comprehensive discussion of approaches, libraries as well as directions for automated graph machine learning.
• Abstract（参考訳）: グラフ機械学習は学術と産業の両方で広く研究されている。 しかし、グラフ学習に関する文献が多くの新しい手法や技術と共にブームとなり、異なるグラフ関連タスクに対して最適な機械学習アルゴリズムを手動で設計することはますます困難になっている。 この課題に対処するために、さまざまなグラフタスク/データに対して、手動設計なしで最高のハイパーパラメータとニューラルネットワーク構成を見つけることを目的とした、自動グラフ機械学習が、研究コミュニティから注目を集めている。 本稿では,グラフ機械学習のためのハイパーパラメータ最適化 (HPO) とニューラルアーキテクチャ探索 (NAS) を網羅する,グラフ機械学習の自動手法について論じる。 グラフ機械学習または自動機械学習用に設計された既存のライブラリを概説し、さらに詳しくは、当社の専用ライブラリであるAutoGLと、グラフ機械学習自動化のための世界初のオープンソースライブラリを紹介します。 また、統一的で再現性があり、効率的な評価をサポートする調整済みのベンチマークについて述べる。 最後に、グラフ機械学習を自動化するための今後の研究の方向性について、私たちの洞察を共有します。 本論文は,自動グラフ機械学習のためのアプローチ,ライブラリ,方向性に関する,最初の体系的かつ包括的な議論である。

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