Abstract-djup inlärning har visat sig framgångsrik i ett antal domäner, allt från akustik, bilder till behandling av naturligt språk. Att tillämpa djup inlärning på den allmänt förekommande grafdata är dock inte trivialt på grund av de unika egenskaperna hos grafer. Nyligen har en betydande mängd forskningsinsatser ägnats åt detta område, vilket i hög grad har främjat grafanalysteknik. I den här undersökningen granskar vi utförligt olika typer av djupinlärningsmetoder som tillämpas på grafer. Vi delar upp befintliga metoder i tre huvudkategorier: semi-övervakade metoder inklusive Graph Neural Networks och Graph Convolutional Networks, oövervakade metoder inklusive Graph Autoencoders, och senaste framsteg inklusive Graph Recurrent Neural Networks och Graph Förstärkning Lärande. Därefter ger vi en heltäckande översikt över dessa metoder på ett systematiskt sätt efter deras utveckling. Vi analyserar också skillnaderna i dessa metoder och hur man kan kombinera olika arkitekturer. Slutligen redogör vi kortfattat för deras ansökningar och diskuterar möjliga framtida riktningar.
Baserat på färska forskningsresultat föreslog REF att man skulle dela upp de befintliga metoderna för djupinlärning på grafen i tre huvudkategorier: halvövervakade metoder, oövervakade metoder och nya framsteg.
Deep Learning on Graphs: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}