論文の概要: A Survey of Data-Efficient Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00447v2
• Date: Sat, 11 May 2024 09:22:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 00:23:41.234160
• Title: A Survey of Data-Efficient Graph Learning
• Title（参考訳）: データ効率のよいグラフ学習に関する調査研究
• Authors: Wei Ju, Siyu Yi, Yifan Wang, Qingqing Long, Junyu Luo, Zhiping Xiao, Ming Zhang,
• Abstract要約: 研究フロンティアとして,データ効率グラフ学習(DEGL)の新たな概念を紹介した。 我々は、自己教師付きグラフ学習、半教師付きグラフ学習、少数ショットグラフ学習など、いくつかの重要な側面に関する最近の進歩を体系的にレビューした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.053913182723143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-structured data, prevalent in domains ranging from social networks to biochemical analysis, serve as the foundation for diverse real-world systems. While graph neural networks demonstrate proficiency in modeling this type of data, their success is often reliant on significant amounts of labeled data, posing a challenge in practical scenarios with limited annotation resources. To tackle this problem, tremendous efforts have been devoted to enhancing graph machine learning performance under low-resource settings by exploring various approaches to minimal supervision. In this paper, we introduce a novel concept of Data-Efficient Graph Learning (DEGL) as a research frontier, and present the first survey that summarizes the current progress of DEGL. We initiate by highlighting the challenges inherent in training models with large labeled data, paving the way for our exploration into DEGL. Next, we systematically review recent advances on this topic from several key aspects, including self-supervised graph learning, semi-supervised graph learning, and few-shot graph learning. Also, we state promising directions for future research, contributing to the evolution of graph machine learning.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データは、ソーシャルネットワークから生化学分析まで、様々な現実世界のシステムの基盤となっている。 グラフニューラルネットワークはこの種のデータモデリングの習熟度を示しているが、その成功はしばしば大量のラベル付きデータに依存しており、アノテーションリソースが限られている現実的なシナリオでは課題となっている。 この問題に対処するため,低リソース環境下でのグラフ機械学習の性能向上に多大な努力が注がれている。 本稿では,研究フロンティアとしてData-Efficient Graph Learning(DEGL)という新しい概念を紹介し,DEGLの現在の進歩をまとめた最初の調査を紹介する。 私たちは、大きなラベル付きデータでトレーニングモデルに固有の課題を強調し、DEGLへの探索の道を開くことで開始します。 次に、このトピックに関する最近の進歩を、自己教師付きグラフ学習、半教師付きグラフ学習、少数ショットグラフ学習など、いくつかの重要な側面から体系的にレビューする。 また,今後の研究の方向性を述べるとともに,グラフ機械学習の進化に寄与する。

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