論文の概要: A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05055v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 08:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:50:45.495193
• Title: A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: ディープグラフ表現学習に関する包括的調査
• Authors: Wei Ju, Zheng Fang, Yiyang Gu, Zequn Liu, Qingqing Long, Ziyue Qiao, Yifang Qin, Jianhao Shen, Fang Sun, Zhiping Xiao, Junwei Yang, Jingyang Yuan, Yusheng Zhao, Xiao Luo, Ming Zhang
• Abstract要約: グラフ表現学習は、高次元スパースグラフ構造化データを低次元密度ベクトルに符号化することを目的としている。 従来の手法ではモデル能力に制限があり、学習性能に制限がある。 深層グラフ表現学習は、浅い(伝統的な)方法よりも大きな可能性と利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.260492846367141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph representation learning aims to effectively encode high-dimensional sparse graph-structured data into low-dimensional dense vectors, which is a fundamental task that has been widely studied in a range of fields, including machine learning and data mining. Classic graph embedding methods follow the basic idea that the embedding vectors of interconnected nodes in the graph can still maintain a relatively close distance, thereby preserving the structural information between the nodes in the graph. However, this is sub-optimal due to: (i) traditional methods have limited model capacity which limits the learning performance; (ii) existing techniques typically rely on unsupervised learning strategies and fail to couple with the latest learning paradigms; (iii) representation learning and downstream tasks are dependent on each other which should be jointly enhanced. With the remarkable success of deep learning, deep graph representation learning has shown great potential and advantages over shallow (traditional) methods, there exist a large number of deep graph representation learning techniques have been proposed in the past decade, especially graph neural networks. In this survey, we conduct a comprehensive survey on current deep graph representation learning algorithms by proposing a new taxonomy of existing state-of-the-art literature. Specifically, we systematically summarize the essential components of graph representation learning and categorize existing approaches by the ways of graph neural network architectures and the most recent advanced learning paradigms. Moreover, this survey also provides the practical and promising applications of deep graph representation learning. Last but not least, we state new perspectives and suggest challenging directions which deserve further investigations in the future.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習は、高次元スパースグラフ構造化データを低次元密度ベクトルに効果的に符号化することを目的としており、これは機械学習やデータマイニングなど様々な分野で広く研究されている基本的なタスクである。 古典的なグラフ埋め込み手法は、グラフ内の連結ノードの埋め込みベクトルが比較的近い距離を維持できるという基本的な考え方に従っており、グラフ内のノード間の構造情報を保存できる。 しかし、これは以下の点で最適である。 (i)従来の手法は、学習性能を制限する限られたモデル能力を有する。 (二)既存の技術は一般に教師なしの学習戦略に依存し、最新の学習パラダイムと相容れない。 (iii)表現学習と下流課題は相互に依存し、協調的に強化されるべきである。 ディープラーニングの成功により、深層グラフ表現学習は、浅い(伝統的な)手法よりも大きな可能性と利点を示し、過去10年間、特にグラフニューラルネットワークにおいて、多くの深層グラフ表現学習技術が提案されてきた。 本研究では,現在の深層グラフ表現学習アルゴリズムの包括的調査を行い,現状の文献の新しい分類法を提案する。 具体的には,グラフ表現学習の基本要素を体系的に要約し,グラフニューラルネットワークアーキテクチャと最新の学習パラダイムを用いて既存のアプローチを分類する。 さらに,本調査は,深層グラフ表現学習の実践的かつ有望な応用も提供する。 最後に、我々は新たな視点を述べ、今後のさらなる調査に値する挑戦的な方向性を提案する。

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