グラフ異質性学習の最新動向と将来展望

グラフ異質性は現実世界のさまざまな応用シナリオに広く存在し、従来のグラフニューラルネットワークでは十分に対処できない課題である。本稿では、グラフ異質性の定量化手法、ベンチマークデータセット、異質性に対応したグラフニューラルネットワークモデル、および関連する学習パラダイムを包括的に整理し、今後の研究課題と展望を提示する。