Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions

論文の概要: Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10456v2
Date: Wed, 21 Jun 2023 03:46:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 10:36:06.619041
Title: Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions
Title（参考訳）: グラフ表現学習によるバイオメディシンの進歩 : 最近の進歩,課題,今後の方向性
Authors: Fang Li, Yi Nian, Zenan Sun, Cui Tao
Abstract要約: グラフ表現学習(GRL)は、バイオメディシンを含む様々な分野のブレークスルーに大きく貢献する中心的な分野として登場した。本調査は, GRL法の最近の進歩とバイオメディカル分野への応用を概観するものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.540408387259841
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph representation learning (GRL) has emerged as a pivotal field that has contributed significantly to breakthroughs in various fields, including biomedicine. The objective of this survey is to review the latest advancements in GRL methods and their applications in the biomedical field. We also highlight key challenges currently faced by GRL and outline potential directions for future research.
Abstract（参考訳）: グラフ表現学習(GRL)は、バイオメディシンを含む様々な分野のブレークスルーに大きく貢献する中心的な分野として登場した。本調査の目的は, GRL法の最近の進歩とそのバイオメディカル分野への応用を概観することである。また、GRLが現在直面している重要な課題を強調し、今後の研究の方向性について概説する。

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