核心概念
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。
摘要
本稿は、グラフ異質性学習に関する包括的なレビューを提供する。
まず、グラフ異質性の定量化手法を概説する。ノード同質性、エッジ同質性、クラス同質性などの代表的な指標を紹介し、それらの特徴と限界を議論する。また、最新のベンチマークデータセットを詳細に解説する。
次に、グラフ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を体系的に整理する。スペクトルフィルタベースのモデル、高次近傍を活用するモデル、グローバルな同質性を探索するモデル、メッセージパッシングを改善するモデルなど、多様なアプローチを紹介する。さらに、自己教師あり学習やプロンプト学習などの新しい学習パラダイムについても言及する。
最後に、グラフ異質性の実世界応用例を示し、今後の研究課題と展望を提示する。グラフ異質性学習は重要な研究領域であり、本稿の内容は、この分野の研究者や実践者にとって有益な知見を提供するものと期待される。
統計資料
グラフ異質性は、ソーシャルボットネットワーク、脳ネットワーク、都市グラフなど、さまざまな現実世界アプリケーションに広く存在する。
従来のグラフニューラルネットワークは、グラフ異質性に十分に対応できず、性能が大幅に劣化する。
近年、グラフ異質性の定量化手法、ベンチマークデータセット、異質性対応モデルなどが急速に発展している。
引述
"グラフ異質性は、私たちの人体、日常生活、そして私たちが住む都市や社会にも密接に関連している。"
"従来のグラフニューラルネットワークは、メッセージパッシングメカニズムの限界から、グラフ異質性に十分に対応できない。"
"グラフ異質性学習は重要な研究領域であり、本稿の内容は、この分野の研究者や実践者にとって有益な知見を提供するものと期待される。"