論文の概要: Graph Neural Networks Designed for Different Graph Types: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03080v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 20:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 15:20:45.955480
• Title: Graph Neural Networks Designed for Different Graph Types: A Survey
• Title（参考訳）: 異なるグラフタイプ向けに設計されたグラフニューラルネットワーク:調査
• Authors: Josephine M. Thomas and Alice Moallemy-Oureh and Silvia Beddar-Wiesing and Clara Holzh\"uter
• Abstract要約: Graph Neural Networksでグラフの型をモデル化できる方法の概要は見当たらない。 既存のGNNを概観し、異なるグラフタイプを扱う能力に応じて分類する。 我々の研究によると、既存のGNNモデルではカバーされていないグラフ型がまだ存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graphs are ubiquitous in nature and can therefore serve as models for many practical but also theoretical problems. Based on this, the young research field of Graph Neural Networks (GNNs) has emerged. Despite the youth of the field and the speed in which new models are developed, many good surveys have been published in the last years. Nevertheless, an overview on which graph types can be modeled by GNNs is missing. In this survey, we give a detailed overview of already existing GNNs and, unlike previous surveys, categorize them according to their ability to handle different graph types. We consider GNNs operating on static as well as on dynamic graphs of different structural constitutions, with or without node or edge attributes. Moreover in the dynamic case, we separate the models in discrete-time and continuous-time dynamic graphs based on their architecture. According to our findings, there are still graph types, that are not covered by existing GNN models. Specifically, models concerning heterogeneity in attributes are missing and the deletion of nodes and edges is only covered rarely.
• Abstract（参考訳）: グラフは本質的にユビキタスであり、多くの実用的かつ理論的な問題のモデルとして機能する。 これに基づいて、グラフニューラルネットワーク(GNN)の若い研究分野が誕生した。 この分野の若さと新しいモデルの開発速度にもかかわらず、多くの優れた調査が過去数年間に発表されている。 それでも、gnnsによってモデル化できるグラフタイプの概要は失われている。 本調査では,既存のGNNの詳細な概要を述べるとともに,従来の調査と異なり,異なるグラフタイプを扱う能力に応じて分類する。 我々は、ノードまたはエッジ属性の有無に関わらず、異なる構造構成の動的グラフと同様に静的に動作するgnnを考える。 さらに、動的ケースでは、モデルをそのアーキテクチャに基づいて離散時間および連続時間動的グラフで分離する。 我々の研究によると、既存のGNNモデルではカバーされていないグラフ型がまだ存在する。 具体的には、属性の多様性に関するモデルが欠落しており、ノードとエッジの削除はめったにカバーされない。

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