グラフ上の表現学習

「グラフ上の表現学習」は、グラフ構造データを低次元のベクトル空間にマッピングする技術で、グラフのトポロジカル構造とノード属性情報を保つことを目指しています。この手法の主な目的は、ノード、エッジ、またはサブグラフの表現を学習することで、グラフデータの機械学習タスクの性能を向上させることです。社会ネットワーク分析、推薦システム、バイオインフォマティクスなど、複雑な関係性や非ユークリッドデータ構造を効果的に処理する必要がある分野で、大きな応用価値があります。