論文の概要: Hyperbolic Graph Learning: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13852v3
• Date: Wed, 30 Jul 2025 11:05:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.600478
• Title: Hyperbolic Graph Learning: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: Hyperbolic Graph Learning: 総合的なレビュー
• Authors: Menglin Yang, Min Zhou, Tong Zhang, Jiahong Liu, Zhihao Li, Lujia Pan, Hui Xiong, Irwin King,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパボリックグラフ学習(HGL)の急速な発展分野を概観する。 我々は,(1)ハイパーボリックグラフ埋め込みに基づく手法,(2)グラフニューラルネットワークに基づくハイパーボリックモデル,(3)新興パラダイムに分割した既存手法を体系的に分類し,解析した。 我々は、推薦システム、知識グラフ、バイオインフォマティクス、その他の関連するシナリオを含む、複数のドメインにわたるHGLの多様な応用について幅広く論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.53820115624101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph representation learning in Euclidean space, despite its widespread adoption and proven utility in many domains, often struggles to effectively capture the inherent hierarchical and complex relational structures prevalent in real-world data, particularly for datasets exhibiting a highly non-Euclidean latent anatomy or power-law distributions. Hyperbolic geometry, with its constant negative curvature and exponential growth property, naturally accommodates such structures, offering a promising alternative for learning rich graph representations. This survey paper provides a comprehensive review of the rapidly evolving field of Hyperbolic Graph Learning (HGL). We systematically categorize and analyze existing methods broadly dividing them into (1) hyperbolic graph embedding-based techniques, (2) graph neural network-based hyperbolic models, and (3) emerging paradigms. Beyond methodologies, we extensively discuss diverse applications of HGL across multiple domains, including recommender systems, knowledge graphs, bioinformatics, and other relevant scenarios, demonstrating the broad applicability and effectiveness of hyperbolic geometry in real-world graph learning tasks. Most importantly, we identify several key challenges that serve as directions for advancing HGL, including handling complex data structures, developing geometry-aware learning objectives, ensuring trustworthy and scalable implementations, and integrating with foundation models, e.g., large language models. We highlight promising research opportunities in this exciting interdisciplinary area. A comprehensive repository can be found at https://github.com/digailab/awesome-hyperbolic-graph-learning.
• Abstract（参考訳）: ユークリッド空間におけるグラフ表現学習は、多くの領域で広く採用され、実用性が証明されているにもかかわらず、実世界のデータでよく見られる階層的および複雑な関係構造、特に非ユークリッド潜在解剖学やパワー・ロー分布を示すデータセットを効果的に捉えるのに苦労することが多い。 双曲幾何学は、その一定の負曲率と指数的成長特性を持ち、そのような構造を自然に許容し、リッチグラフ表現を学ぶための有望な代替手段を提供する。 本稿では,ハイパボリックグラフ学習(HGL)の急速な発展を概観する。 本研究では,(1)ハイパーボリックグラフ埋め込みに基づく手法,(2)グラフニューラルネットワークに基づくハイパーボリックモデル,(3)新興パラダイムに分割した既存手法の系統的分類と解析を行った。 方法論の他に,複数の領域にわたるHGLの多様な応用,例えば推薦システム,知識グラフ,バイオインフォマティクス,その他の関連するシナリオについて論じ,実世界のグラフ学習タスクにおける双曲幾何学の広範な適用性と有効性を示す。 最も重要なことは、複雑なデータ構造を扱うこと、幾何学を意識した学習目標の開発、信頼性の高いスケーラブルな実装を保証すること、基礎モデル(例えば、大規模言語モデル)との統合など、HGLを進めるための道筋となるいくつかの重要な課題を特定します。 このエキサイティングな学際分野における有望な研究機会を強調します。 包括的なリポジトリはhttps://github.com/digailab/awesome-hyperbolic-graph-learningにある。

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