論文の概要: Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress, Challenges, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07321v2
• Date: Thu, 22 Jun 2023 15:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 18:22:04.515419
• Title: Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress, Challenges, and Opportunities
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのグラフプーリング:進歩、挑戦、機会
• Authors: Chuang Liu, Yibing Zhan, Jia Wu, Chang Li, Bo Du, Wenbin Hu, Tongliang Liu, Dacheng Tao
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは多くのグラフレベルのタスクの主要なアーキテクチャとして登場した。 グラフプーリングは、グラフ全体の全体的グラフレベル表現を得るためには不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.55790219377315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks have emerged as a leading architecture for many graph-level tasks, such as graph classification and graph generation. As an essential component of the architecture, graph pooling is indispensable for obtaining a holistic graph-level representation of the whole graph. Although a great variety of methods have been proposed in this promising and fast-developing research field, to the best of our knowledge, little effort has been made to systematically summarize these works. To set the stage for the development of future works, in this paper, we attempt to fill this gap by providing a broad review of recent methods for graph pooling. Specifically, 1) we first propose a taxonomy of existing graph pooling methods with a mathematical summary for each category; 2) then, we provide an overview of the libraries related to graph pooling, including the commonly used datasets, model architectures for downstream tasks, and open-source implementations; 3) next, we further outline the applications that incorporate the idea of graph pooling in a variety of domains; 4) finally, we discuss certain critical challenges facing current studies and share our insights on future potential directions for research on the improvement of graph pooling.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフ分類やグラフ生成など、多くのグラフレベルのタスクの主要なアーキテクチャとして登場した。 アーキテクチャの不可欠な構成要素として、グラフプーリングはグラフ全体の全体的グラフレベル表現を得るのに不可欠である。 この有望で急速に発展する研究分野において、様々な方法が提案されているが、我々の知る限りでは、これらの作品を体系的にまとめる努力はほとんど行われていない。 本稿では,このギャップを埋めるために,近年のグラフプーリングの手法を幅広く検討することによって,今後の研究の舞台を整える。 具体的には 1)まず,各カテゴリの数学的要約を用いた既存のグラフプーリング法の分類法を提案する。 2) グラフプーリングに関連するライブラリの概要を概観し,一般的なデータセット,ダウンストリームタスクのためのモデルアーキテクチャ,オープンソース実装などについて述べる。 3) 次に,様々な領域におけるグラフプーリングの考え方を取り入れたアプリケーションについて概説する。 4) 最後に, 現在研究が直面しているいくつかの重要な課題について考察し, グラフプーリングの改善研究の今後の方向性について考察する。

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