論文の概要: Towards Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09769v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 07:36:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:31:46.590626
• Title: Towards Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future
• Title（参考訳）: 異端性のあるグラフから学ぶ : 進歩と未来
• Authors: Chenghua Gong, Yao Cheng, Xiang Li, Caihua Shan, Siqiang Luo, Chuan Shi
• Abstract要約: 連結ノードが異なるラベルや異種な特徴を持つ傾向にあるヘテロフィルスグラフは、最近大きな注目を集め、多くのアプリケーションを発見した。 本稿では,ヘテロフィリーグラフを用いた学習に関する既存の研究を概観する。 我々は180以上の出版物を収集し、この分野の発展を紹介します。 そこで我々は,学習戦略,モデルアーキテクチャ,実践的応用を含む階層的分類に基づく既存手法を体系的に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64444372235023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graphs are structured data that models complex relations between real-world entities. Heterophilous graphs, where linked nodes are prone to be with different labels or dissimilar features, have recently attracted significant attention and found many applications. Meanwhile, increasing efforts have been made to advance learning from heterophilous graphs. Although there exist surveys on the relevant topic, they focus on heterophilous GNNs, which are only sub-topics of heterophilous graph learning. In this survey, we comprehensively overview existing works on learning from graphs with heterophily.First, we collect over 180 publications and introduce the development of this field. Then, we systematically categorize existing methods based on a hierarchical taxonomy including learning strategies, model architectures and practical applications. Finally, we discuss the primary challenges of existing studies and highlight promising avenues for future research.More publication details and corresponding open-source codes can be accessed and will be continuously updated at our repositories:https://github.com/gongchenghua/Awesome-Survey-Graphs-with-Heterophily.
• Abstract（参考訳）: グラフは、現実世界のエンティティ間の複雑な関係をモデル化する構造化データである。 連結ノードが異なるラベルや異種な特徴を持つ傾向にあるヘテロフィルスグラフは、最近大きな注目を集め、多くのアプリケーションを発見した。 一方、異種グラフからの学習を促進する努力が増加している。 関連するトピックに関する調査は存在するが、ヘテロ親和性グラフ学習のサブトピックであるヘテロ親和性GNNに焦点を当てている。 本調査では、ヘテロフィリーグラフによる学習に関する既存の研究を概観し、まず180以上の出版物を収集し、その分野の発展を紹介する。 そこで我々は,学習戦略,モデルアーキテクチャ,実践的応用を含む階層的分類に基づく既存手法を体系的に分類する。 最後に、既存の研究の主な課題を議論し、今後の研究に有望な道筋を強調する。出版の詳細と対応するオープンソースコードにアクセスして、リポジトリで継続的に更新します。

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