論文の概要: A Survey on Temporal Interaction Graph Representation Learning: Progress, Challenges, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04461v1
• Date: Wed, 07 May 2025 14:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.109766
• Title: A Survey on Temporal Interaction Graph Representation Learning: Progress, Challenges, and Opportunities
• Title（参考訳）: 時間的相互作用グラフ表現学習に関する調査 : 進歩・課題・機会
• Authors: Pengfei Jiao, Hongjiang Chen, Xuan Guo, Zhidong Zhao, Dongxiao He, Di Jin,
• Abstract要約: 近年,時間的相互作用グラフ表現学習 (TIGRL) が注目されている。 TIGRLは、TIGのノードを低次元表現に埋め込み、構造情報と時間情報の両方を効果的に保存することを目的としている。 本稿では,最新のTIGRL手法を包括的に分類し,学習過程において活用される情報の種類に基づいて分類する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99145758730107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal interaction graphs (TIGs), defined by sequences of timestamped interaction events, have become ubiquitous in real-world applications due to their capability to model complex dynamic system behaviors. As a result, temporal interaction graph representation learning (TIGRL) has garnered significant attention in recent years. TIGRL aims to embed nodes in TIGs into low-dimensional representations that effectively preserve both structural and temporal information, thereby enhancing the performance of downstream tasks such as classification, prediction, and clustering within constantly evolving data environments. In this paper, we begin by introducing the foundational concepts of TIGs and emphasize the critical role of temporal dependencies. We then propose a comprehensive taxonomy of state-of-the-art TIGRL methods, systematically categorizing them based on the types of information utilized during the learning process to address the unique challenges inherent to TIGs. To facilitate further research and practical applications, we curate the source of datasets and benchmarks, providing valuable resources for empirical investigations. Finally, we examine key open challenges and explore promising research directions in TIGRL, laying the groundwork for future advancements that have the potential to shape the evolution of this field.
• Abstract（参考訳）: 時間的相互作用グラフ (TIG) は、複雑な動的システムの振る舞いをモデル化する能力により、現実世界のアプリケーションではユビキタスになっている。 その結果,近年,時間的相互作用グラフ表現学習 (TIGRL) が注目されている。 TIGRLの目的は、TIGにノードを埋め込むことで、構造情報と時間情報の両方を効果的に保存し、常に進化するデータ環境内での分類、予測、クラスタリングといった下流タスクのパフォーマンスを向上させることである。 本稿では,TIGの基本概念の導入から始めるとともに,時間的依存の重要な役割を強調する。 次に,最新のTIGRL手法を包括的に分類し,学習過程において活用される情報の種類を体系的に分類し,TIGに固有の課題に対処する手法を提案する。 さらなる研究と実践的応用を促進するため、データセットとベンチマークのソースをキュレートし、実証的な調査のための貴重なリソースを提供する。 最後に、重要なオープン課題について検討し、TIGRLにおける将来的な研究の方向性を探り、この分野の進化を形作る可能性を秘めている。

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