論文の概要: Dynamic Graph Representation Learning with Neural Networks: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05729v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 09:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 15:28:59.982777
• Title: Dynamic Graph Representation Learning with Neural Networks: A Survey
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた動的グラフ表現学習:サーベイ
• Authors: Leshanshui Yang, S\'ebastien Adam, Cl\'ement Chatelain
• Abstract要約: 動的グラフ表現は新しい機械学習問題として現れた。 本稿では,動的グラフ学習に関連する問題とモデルをレビューすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Dynamic Graph (DG) representations have been increasingly used for modeling dynamic systems due to their ability to integrate both topological and temporal information in a compact representation. Dynamic graphs allow to efficiently handle applications such as social network prediction, recommender systems, traffic forecasting or electroencephalography analysis, that can not be adressed using standard numeric representations. As a direct consequence of the emergence of dynamic graph representations, dynamic graph learning has emerged as a new machine learning problem, combining challenges from both sequential/temporal data processing and static graph learning. In this research area, Dynamic Graph Neural Network (DGNN) has became the state of the art approach and plethora of models have been proposed in the very recent years. This paper aims at providing a review of problems and models related to dynamic graph learning. The various dynamic graph supervised learning settings are analysed and discussed. We identify the similarities and differences between existing models with respect to the way time information is modeled. Finally, general guidelines for a DGNN designer when faced with a dynamic graph learning problem are provided.
• Abstract（参考訳）: 近年、動的グラフ(DG)表現は、トポロジ的情報と時間的情報の両方をコンパクトな表現に統合する能力により、動的システムのモデリングにますます利用されている。 動的グラフは、標準的な数値表現では表現できない、ソーシャルネットワークの予測、レコメンデータシステム、交通予知、脳波解析などのアプリケーションを効率的に扱うことができる。 動的グラフ表現の出現の直接的な結果として、動的グラフ学習は新しい機械学習問題として出現し、シーケンシャル・テンポラルなデータ処理と静的グラフ学習の両方の課題を組み合わせる。 この研究領域では、動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)がアートアプローチの最先端となり、近年では多数のモデルが提案されている。 本稿では,動的グラフ学習に関連する問題とモデルをレビューすることを目的とする。 様々な動的グラフ教師付き学習設定を分析して考察する。 我々は、時間情報のモデル化方法に関して、既存のモデル間の類似性と相違を識別する。 最後に、動的グラフ学習問題に直面した場合のDGNNデザイナの一般的なガイドラインを提供する。

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