Graph Structure Learning

グラフ構造学習は、グラフの構造が利用できない場合にそのトポロジーを自動的に構築し、半教師付きノード分類を達成することを目指しています。このタスクの目的は、限られたラベル情報と大量の非ラベルデータを活用して、ノード間の関係性を正確に反映するグラフ構造を学習することです。グラフの接続性とノード間の類似性を最適化することで、グラフ構造学習はノード分類の性能を向上させることができます。この手法は、ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、バイオインフォマティクスなど、さまざまな分野で広く応用されています。