Maskininlärning på grafer är en viktig och allestädes närvarande uppgift med tillämpningar som sträcker sig från drogdesign till vänskapsrekommendation i sociala nätverk. Den främsta utmaningen inom detta område är att hitta ett sätt att representera eller koda grafstrukturen så att den lätt kan utnyttjas av maskininlärningsmodeller. Traditionellt, maskininlärning metoder förlitat sig på användardefinierade heuristik för att extrahera funktioner som kodar strukturell information om en graf (t.ex., examen statistik eller kärnan funktioner). Men de senaste åren har sett en ökning av tillvägagångssätt som automatiskt lär sig att koda grafstrukturen i lågdimensionella inbäddningar, med hjälp av tekniker som bygger på djupt lärande och icke-linjär dimensionsreduktion. Här ger vi en konceptuell genomgång av viktiga framsteg inom detta område av representation lärande på grafer, inklusive matris factorization-baserade metoder, random-walk-baserade algoritmer, och graf konvolutionella nätverk. Vi granskar metoder för att bädda in enskilda noder samt metoder för att bädda in hela (under)grafer. Genom att göra det utvecklar vi en enhetlig ram för att beskriva dessa nya tillvägagångssätt, och vi lyfter fram ett antal viktiga tillämpningar och riktlinjer för framtida arbete.
Metoderna kan grupperas i två kategorier: matris factorization baserade metoder och graf neurala nätverk baserade metoder REF.
Representation Learning on Graphs: Methods and Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}