グラフ回帰

グラフ回帰は、グラフの学習タスクの一種で、グラフの連続値属性を予測することを目指しています。グラフ分類タスクとは異なり、グラフ回帰では異なる損失関数と性能評価指標が使用され、グラフ構造内の複雑な関係性や連続的な変動をより正確に捉えることができます。このタスクは、医薬品発見、材料科学、ソーシャルネットワーク分析などの分野で重要な応用価値を持ち、グラフデータの理解と予測を効果的に支援します。