論文の概要: A Survey on Graph Classification and Link Prediction based on GNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00865v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 09:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:47:32.276330
• Title: A Survey on Graph Classification and Link Prediction based on GNN
• Title（参考訳）: GNNに基づくグラフ分類とリンク予測に関する調査
• Authors: Xingyu Liu, Juan Chen, Quan Wen
• Abstract要約: 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークの世界について述べる。 グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎を詳述する。 注意機構とオートエンコーダに基づいて、グラフニューラルネットワークモデルを解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.614366568937761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional convolutional neural networks are limited to handling Euclidean space data, overlooking the vast realm of real-life scenarios represented as graph data, including transportation networks, social networks, and reference networks. The pivotal step in transferring convolutional neural networks to graph data analysis and processing lies in the construction of graph convolutional operators and graph pooling operators. This comprehensive review article delves into the world of graph convolutional neural networks. Firstly, it elaborates on the fundamentals of graph convolutional neural networks. Subsequently, it elucidates the graph neural network models based on attention mechanisms and autoencoders, summarizing their application in node classification, graph classification, and link prediction along with the associated datasets.
• Abstract（参考訳）: 従来の畳み込みニューラルネットワークはユークリッド空間のデータを扱うことに限定されており、輸送ネットワーク、ソーシャルネットワーク、参照ネットワークなど、グラフデータとして表される現実のシナリオの広大な領域を見渡している。 畳み込みニューラルネットワークをグラフデータ解析と処理に転送する重要なステップは、グラフ畳み込み演算子とグラフプーリング演算子の構築にある。 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークの世界について述べる。 まず、グラフ畳み込みニューラルネットワークの基本について詳述する。 その後、アテンションメカニズムとオートエンコーダに基づいてグラフニューラルネットワークモデルを解明し、ノード分類、グラフ分類、リンク予測などの応用を関連するデータセットとともに要約する。

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