Graph Domain Adaptation

Graph Domain Adaptation是一种跨域图数据迁移学习方法，旨在通过利用源域中的图结构和标签信息，提升目标域中图数据的预测性能。该技术的核心目标是解决不同图数据域之间的分布差异问题，从而实现知识的有效迁移。其应用价值在于能够增强图数据在新环境下的泛化能力，提高模型的适应性和鲁棒性，广泛适用于社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域。