Graph NN

  • グラフはエッジとノードで構成されるデータ構造。

  • GNNはCNNの一般化ととらえられる。

グラフとは

  • ケーニヒスベルクの七つの橋（オイラー）

  • これをグラフで抽象化して表現できる。

  • ３つ以上のエッジを持つノードが３つ以上ある場合、人筆書きできない。

グラフと行列

  • 隣接行列

    • ノード数Nとすると、NxN行列で、接するエッジ数を要素とする。

グラフの種類

  • 有向か無向か

    • 矢印を持っているか

  • 同種・異種

    • 同種はすべてのノードとエッジが同じ種類

  • 動的・静的

    • グラフの結合が時間とともに変化する場合、動的

GNN構造

GNNが扱う問題

  • 分類

    • 化合物の毒性判定。

  • ノードの分類

    • グラフのノードが所属するグループ・クラスを判定。

  • リンクの予測

    • エッジを予測。ユーザーの潜在的な需要を予測。隠れた人間関係の提示。

  • 具体例

    • レコメンデーション

      • リンクの予測でレコメンデーション

    • SNSの分析

      • 隠れた人間関係の提示、ハブの発見

    • テキストの分析

      • 単語をノード、単語同士の関係をエッジで表現

    • 化合物の物性推定・製薬

    • 交通や物流の予測

    • 地図ナビゲーション

    • フェイクニュースの分類

    • 3Dゲーム(表面はMesh構造)

データセット

参考

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