論文の概要: Learning From Graph-Structured Data: Addressing Design Issues and Exploring Practical Applications in Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07269v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 19:10:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:20.091168
• Title: Learning From Graph-Structured Data: Addressing Design Issues and Exploring Practical Applications in Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ構造化データから学ぶ:設計問題に対処し、グラフ表現学習における実践的応用を探る
• Authors: Chenqing Hua,
• Abstract要約: グラフ表現学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩を概観する。 グラフ構造化データを扱うように設計されたGNNは、複雑な関係情報から洞察と予測を引き出すのに長けている。 我々の研究は、GNNの能力を掘り下げ、その基礎設計と現実の課題に対処するための応用について調べている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.492884361833709
• License:
• Abstract: Graphs serve as fundamental descriptors for systems composed of interacting elements, capturing a wide array of data types, from molecular interactions to social networks and knowledge graphs. In this paper, we present an exhaustive review of the latest advancements in graph representation learning and Graph Neural Networks (GNNs). GNNs, tailored to handle graph-structured data, excel in deriving insights and predictions from intricate relational information, making them invaluable for tasks involving such data. Graph representation learning, a pivotal approach in analyzing graph-structured data, facilitates numerous downstream tasks and applications across machine learning, data mining, biomedicine, and healthcare. Our work delves into the capabilities of GNNs, examining their foundational designs and their application in addressing real-world challenges. We introduce a GNN equipped with an advanced high-order pooling function, adept at capturing complex node interactions within graph-structured data. This pooling function significantly enhances the GNN's efficacy in both node- and graph-level tasks. Additionally, we propose a molecular graph generative model with a GNN as its core framework. This GNN backbone is proficient in learning invariant and equivariant molecular characteristics. Employing these features, the molecular graph generative model is capable of simultaneously learning and generating molecular graphs with atom-bond structures and precise atom positions. Our models undergo thorough experimental evaluations and comparisons with established methods, showcasing their superior performance in addressing diverse real-world challenges with various datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフは相互作用する要素からなるシステムの基本的な記述子として機能し、分子間相互作用からソーシャルネットワークやナレッジグラフに至るまで、幅広いデータタイプをキャプチャする。 本稿では,グラフ表現学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩を概観する。 グラフ構造化データを扱うように設計されたGNNは、複雑なリレーショナル情報から洞察と予測を導き出すのに優れており、そのようなデータを含むタスクには有用である。 グラフ構造化データの分析における重要なアプローチであるグラフ表現学習は、マシンラーニング、データマイニング、バイオメディシン、ヘルスケアなど、さまざまなダウンストリームタスクやアプリケーションを促進する。 我々の研究は、GNNの能力を掘り下げ、その基礎設計と現実の課題に対処するための応用について調べている。 本稿では,グラフ構造データ内の複雑なノード間相互作用を捕捉する高度な高次プール機能を備えたGNNを提案する。 このプーリング機能は、ノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクの両方において、GNNの有効性を大幅に向上させる。 さらに,GNNをコアフレームワークとする分子グラフ生成モデルを提案する。 このGNNバックボーンは、不変かつ同変の分子特性の学習に長けている。 これらの特徴を利用して、分子グラフ生成モデルは、原子結合構造と正確な原子位置を持つ分子グラフを同時に学習し、生成することができる。 提案モデルでは, 各種データセットを用いた実世界の課題に対処する上で, 優れた性能を示すとともに, 既存の手法との比較を徹底的に実施している。

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