Graph Domain Adaptation

グラフドメインアダプテーションは、異なるドメイン間のグラフデータの分布の違いを解消し、知識転送を実現することを目指したクロスドメインのグラフデータ転移学習手法です。この技術の主な目的は、ソースドメインのグラフ構造とラベル情報を利用して、ターゲットドメインでのグラフデータの予測性能を向上させることです。その応用価値は、新しい環境におけるグラフデータの汎化能力を高め、モデルの適応性と堅牢性を改善することにあります。社会ネットワーク分析、生物情報学、推薦システムなど、さまざまな分野で広く適用されています。