論文の概要: Diffusion-based graph generative methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15617v1
- Date: Sun, 28 Jan 2024 10:09:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 17:11:36.723492
- Title: Diffusion-based graph generative methods
- Title（参考訳）: 拡散に基づくグラフ生成法
- Authors: Hongyang Chen, Can Xu, Lingyu Zheng, Qiang Zhang, Xuemin Lin
- Abstract要約: 拡散に基づくグラフ生成法について,系統的,包括的に検討した。
まず,拡散モデル,スコアベース生成モデル,微分方程式の3つの主流パラダイムについて概説する。
最後に,現在の研究の限界と今後の探査の方向性を指摘する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.76520536632757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Being the most cutting-edge generative methods, diffusion methods have shown
great advances in wide generation tasks. Among them, graph generation attracts
significant research attention for its broad application in real life. In our
survey, we systematically and comprehensively review on diffusion-based graph
generative methods. We first make a review on three mainstream paradigms of
diffusion methods, which are denoising diffusion probabilistic models,
score-based genrative models, and stochastic differential equations. Then we
further categorize and introduce the latest applications of diffusion models on
graphs. In the end, we point out some limitations of current studies and future
directions of future explorations. The summary of existing methods metioned in
this survey is in
https://github.com/zhejiangzhuque/Diffusion-based-Graph-Generative-Methods.
- Abstract（参考訳）: 最も最先端の生成法であるため、拡散法は幅広い世代のタスクにおいて大きな進歩を遂げている。
その中でもグラフ生成は、実生活における幅広い応用において重要な研究の注目を集めている。
本研究では,拡散に基づくグラフ生成手法を体系的かつ包括的に検討する。
まず,拡散確率モデル,スコアベース生成モデル,確率微分方程式の3つの主流パラダイムについて考察する。
次に、グラフ上の拡散モデルの最新の応用を分類し紹介する。
最後に,現在の研究の限界と今後の探査の方向性を指摘する。
この調査で得られた既存のメソッドの要約はhttps://github.com/zhejiangzhuque/Diffusion-based-Graph-Generative-Methodsにある。
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