Graph Domain Adaptation

Graph Domain Adaptation ist eine Methode des Transferlearnings für graphbasierte Daten, die darauf abzielt, die Graphstruktur und die Labelinformationen aus dem Quellbereich zu nutzen, um die vorhersagende Leistung von Graphdaten im Zielbereich zu verbessern. Das Kernziel dieser Technik besteht darin, die Verteilungsunterschiede zwischen verschiedenen Graphdatenbereichen zu bewältigen, um effektiven Wissenstransfer zu erreichen. Ihr Anwendungswert liegt darin, die Generalisierungsfähigkeit von Graphdaten in neuen Umgebungen zu steigern, die Anpassungsfähigkeit und Robustheit der Modelle zu erhöhen. Sie findet weite Anwendung in Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, Bioinformatik, Empfehlungssystemen usw.