論文の概要: Exploring Graph Mamba: A Comprehensive Survey on State-Space Models for Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18322v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 10:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:13.871294
• Title: Exploring Graph Mamba: A Comprehensive Survey on State-Space Models for Graph Learning
• Title（参考訳）: Graph Mamba: グラフ学習のための状態空間モデルに関する総合的な調査
• Authors: Safa Ben Atitallah, Chaima Ben Rabah, Maha Driss, Wadii Boulila, Anis Koubaa,
• Abstract要約: この調査は、Graph Mambaに関する最初の総合的研究である。 オリジナルのGraph Mambaアーキテクチャの詳細な説明を提供し、主要なコンポーネントと基盤となるメカニズムを強調している。 グラフマンバとその変種の比較分析を行い、その特徴と潜在的なユースケースについて光を当てる。 Graph Mambaが将来適用可能な潜在的な領域を特定し、これらの分野におけるデータ分析に革命をもたらす可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5778541636044452
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• Abstract: Graph Mamba, a powerful graph embedding technique, has emerged as a cornerstone in various domains, including bioinformatics, social networks, and recommendation systems. This survey represents the first comprehensive study devoted to Graph Mamba, to address the critical gaps in understanding its applications, challenges, and future potential. We start by offering a detailed explanation of the original Graph Mamba architecture, highlighting its key components and underlying mechanisms. Subsequently, we explore the most recent modifications and enhancements proposed to improve its performance and applicability. To demonstrate the versatility of Graph Mamba, we examine its applications across diverse domains. A comparative analysis of Graph Mamba and its variants is conducted to shed light on their unique characteristics and potential use cases. Furthermore, we identify potential areas where Graph Mamba can be applied in the future, highlighting its potential to revolutionize data analysis in these fields. Finally, we address the current limitations and open research questions associated with Graph Mamba. By acknowledging these challenges, we aim to stimulate further research and development in this promising area. This survey serves as a valuable resource for both newcomers and experienced researchers seeking to understand and leverage the power of Graph Mamba.
• Abstract（参考訳）: 強力なグラフ埋め込み技術であるGraph Mambaは、バイオインフォマティクス、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションシステムなど、さまざまな領域の基盤として登場した。 この調査は、Graph Mambaに関する最初の総合的研究であり、そのアプリケーション、課題、将来の可能性を理解する上で重要なギャップに対処するものである。 まず最初に、オリジナルのGraph Mambaアーキテクチャの詳細を説明し、その重要なコンポーネントと基盤となるメカニズムを強調します。 その後、我々は、その性能と適用性を改善するために提案された最新の修正と強化について検討する。 グラフマンバの汎用性を実証するために、様々な領域にまたがる応用について検討する。 グラフマンバとその変種の比較分析を行い、その特徴と潜在的なユースケースについて光を当てる。 さらに、グラフマンバが将来適用可能な潜在的な領域を特定し、これらの分野におけるデータ分析に革命をもたらす可能性を強調した。 最後に、Graph Mambaに関連する現在の制限とオープンな研究課題に対処する。 これらの課題を認識して、この将来性のある領域におけるさらなる研究と開発を促進することを目指している。 この調査は、Graph Mambaのパワーを理解し活用しようとする新参者や経験豊富な研究者にとって、貴重なリソースとなる。

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