構造的特徴相関

構造特徴の関連性予測タスクは、グラフニューラルネットワーク（GNN）の表現力を活用して、グラフ内のノード間の異なる構造特徴の関係を分析し、予測することを目指しています。このタスクでは、ノードの局所的および全局所的な構造情報を学習することで、隠れた構造パターンと依存関係を明らかにし、複雑なネットワーク構造の理解とモデリングの精度を向上させます。実際の応用では、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、推薦システムなど、さまざまな分野で重要な価値を持ちます。なぜなら、このタスクは研究者やエンジニアがネットワーク内における主要な構造特徴とその相互影響をより正確に捉えるのに役立つからです。