論文の概要: Graph Learning under Distribution Shifts: A Comprehensive Survey on
Domain Adaptation, Out-of-distribution, and Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16374v2
- Date: Thu, 7 Mar 2024 05:07:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 16:46:52.815801
- Title: Graph Learning under Distribution Shifts: A Comprehensive Survey on
Domain Adaptation, Out-of-distribution, and Continual Learning
- Title（参考訳）: 分散シフト下のグラフ学習:ドメイン適応、アウト・オブ・ディストリビューション、継続的な学習に関する包括的調査
- Authors: Man Wu, Xin Zheng, Qin Zhang, Xiao Shen, Xiong Luo, Xingquan Zhu,
Shirui Pan
- Abstract要約: グラフ学習の文脈における分布変化に対処する最新のアプローチ、戦略、洞察のレビューと要約を提供する。
既存のグラフ学習手法を,グラフ領域適応学習,グラフ配布学習,グラフ連続学習など,いくつかの重要なシナリオに分類する。
本稿では,この領域における現状を体系的に分析し,分散シフト下でのグラフ学習の可能性と今後の方向性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.81365215811222
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph learning plays a pivotal role and has gained significant attention in
various application scenarios, from social network analysis to recommendation
systems, for its effectiveness in modeling complex data relations represented
by graph structural data. In reality, the real-world graph data typically show
dynamics over time, with changing node attributes and edge structure, leading
to the severe graph data distribution shift issue. This issue is compounded by
the diverse and complex nature of distribution shifts, which can significantly
impact the performance of graph learning methods in degraded generalization and
adaptation capabilities, posing a substantial challenge to their effectiveness.
In this survey, we provide a comprehensive review and summary of the latest
approaches, strategies, and insights that address distribution shifts within
the context of graph learning. Concretely, according to the observability of
distributions in the inference stage and the availability of sufficient
supervision information in the training stage, we categorize existing graph
learning methods into several essential scenarios, including graph domain
adaptation learning, graph out-of-distribution learning, and graph continual
learning. For each scenario, a detailed taxonomy is proposed, with specific
descriptions and discussions of existing progress made in distribution-shifted
graph learning. Additionally, we discuss the potential applications and future
directions for graph learning under distribution shifts with a systematic
analysis of the current state in this field. The survey is positioned to
provide general guidance for the development of effective graph learning
algorithms in handling graph distribution shifts, and to stimulate future
research and advancements in this area.
- Abstract（参考訳）: グラフ学習は重要な役割を担っており、ソーシャルネットワーク分析からレコメンデーションシステムまで、グラフ構造データで表現される複雑なデータ関係のモデリングに効果があることから、さまざまなアプリケーションシナリオにおいて大きな注目を集めています。
実際、実世界のグラフデータは通常、ノード属性やエッジ構造を変更することで、時間とともにダイナミクスを示し、深刻なグラフデータの分散シフト問題に繋がる。
この問題は分散シフトの多様かつ複雑な性質によって複雑化され、グラフ学習法の性能が劣化した一般化と適応能力に大きく影響し、その効果に重大な課題が生じる。
本調査では,グラフ学習の文脈における分布変化に対処する最新のアプローチ,戦略,洞察の総合的なレビューと概要について述べる。
具体的には, 推定段階における分布の可観測性, 訓練段階における十分な監督情報の提供状況に応じて, 既存のグラフ学習方法を, グラフ領域適応学習, 分散学習, グラフ連続学習など, いくつかの重要なシナリオに分類する。
各シナリオに対して、分散シフトグラフ学習における既存の進歩に関する具体的な記述と議論を含む詳細な分類法を提案する。
さらに, 分散シフト下でのグラフ学習の可能性と今後の展開について, この分野の現状を体系的に分析して考察する。
本調査は, グラフ分布シフト処理における効率的なグラフ学習アルゴリズム開発のための一般的なガイダンスを提供するとともに, 今後の研究・発展の促進を目的としている。
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