論文の概要: Deep learning for dynamic graphs: models and benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06104v3
• Date: Mon, 18 Mar 2024 11:01:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 01:00:25.149530
• Title: Deep learning for dynamic graphs: models and benchmarks
• Title（参考訳）: 動的グラフのためのディープラーニング:モデルとベンチマーク
• Authors: Alessio Gravina, Davide Bacciu,
• Abstract要約: 近年,Deep Graph Networks (DGNs) の研究が進展し,グラフ上の学習領域が成熟した。 この研究分野の成長にもかかわらず、まだ解決されていない重要な課題がまだ残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.851689741256912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in research on Deep Graph Networks (DGNs) has led to a maturation of the domain of learning on graphs. Despite the growth of this research field, there are still important challenges that are yet unsolved. Specifically, there is an urge of making DGNs suitable for predictive tasks on realworld systems of interconnected entities, which evolve over time. With the aim of fostering research in the domain of dynamic graphs, at first, we survey recent advantages in learning both temporal and spatial information, providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art in the domain of representation learning for dynamic graphs. Secondly, we conduct a fair performance comparison among the most popular proposed approaches on node and edge-level tasks, leveraging rigorous model selection and assessment for all the methods, thus establishing a sound baseline for evaluating new architectures and approaches
• Abstract（参考訳）: 近年,Deep Graph Networks (DGNs) の研究が進展し,グラフ上の学習領域が成熟した。 この研究分野の成長にもかかわらず、まだ解決されていない重要な課題がまだ残っている。 具体的には、時間とともに進化する相互接続された実体の現実的なシステムにおいて、予測タスクに適したDGNを作ることが望まれている。 動的グラフの領域における研究を促進することを目的として、まず、時間情報と空間情報の両方を学ぶことの最近の利点を調査し、動的グラフの表現学習領域における現在の最先端技術の概要を概観する。 第二に、ノードとエッジレベルのタスクに関する最も一般的な提案手法と比較して、厳密なモデル選択と評価を活用して、新しいアーキテクチャとアプローチを評価するためのサウンドベースラインを確立する。

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