論文の概要: Learning on Multimodal Graphs: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05322v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 23:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 16:55:57.701485
• Title: Learning on Multimodal Graphs: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダルグラフの学習:調査
• Authors: Ciyuan Peng, Jiayuan He and Feng Xia
• Abstract要約: マルチモーダルデータは医療、ソーシャルメディア、交通など様々な領域に及んでいる。 マルチモーダルグラフ学習(MGL)は、人工知能(AI)アプリケーションの成功に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.362513821299131
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Multimodal data pervades various domains, including healthcare, social media, and transportation, where multimodal graphs play a pivotal role. Machine learning on multimodal graphs, referred to as multimodal graph learning (MGL), is essential for successful artificial intelligence (AI) applications. The burgeoning research in this field encompasses diverse graph data types and modalities, learning techniques, and application scenarios. This survey paper conducts a comparative analysis of existing works in multimodal graph learning, elucidating how multimodal learning is achieved across different graph types and exploring the characteristics of prevalent learning techniques. Additionally, we delineate significant applications of multimodal graph learning and offer insights into future directions in this domain. Consequently, this paper serves as a foundational resource for researchers seeking to comprehend existing MGL techniques and their applicability across diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータは、医療、ソーシャルメディア、輸送など、マルチモーダルグラフが重要な役割を果たすさまざまな領域にまたがる。 マルチモーダルグラフ学習(MGL)と呼ばれるマルチモーダルグラフ上の機械学習は、人工知能(AI)アプリケーションの成功に不可欠である。 この分野での急成長する研究は、様々なグラフデータタイプとモダリティ、学習技術、アプリケーションシナリオを含んでいる。 本稿では,マルチモーダルグラフ学習における既存作品の比較分析を行い,異なるグラフタイプ間でのマルチモーダル学習の達成方法を明らかにし,その特徴について考察する。 さらに,マルチモーダルグラフ学習の重要な応用を概説し,この領域における今後の方向性について考察する。 そこで本論文は,既存のMGL手法の理解と,様々なシナリオにおける適用可能性を求める研究者の基盤資料として機能する。

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