如何全面掌握图机器学习？西南财大最新《图学习》全面梳理总结448篇论文

图学习旨在学习现实世界中常见的复杂节点关系和图的拓扑结构，如社交网络、学术网络和电子商务网络等。这些关系使得图数据与传统的表格数据不同，其中节点依赖于非欧氏空间，包含了丰富的信息。图学习从图论发展到图数据挖掘，现在被赋予表示学习的能力，使其在各种场景中取得了出色的性能，甚至包括文本、图像、化学和生物。由于在现实世界中的广泛应用前景，图学习已经成为机器学习中一个热门且有前景的领域。

近年来，已有成千上万的研究成果被提出用于解决图学习中的各种问题，引起了学术界越来越多的关注，因此对已有的有价值的研究成果进行综述变得至关重要。尽管一些研究人员已经注意到这种现象，并完成了关于图学习的令人印象深刻的调研。然而，由于图学习的快速扩展，它们未能以更合乎逻辑的方式将相关目标、方法和应用联系起来，并涵盖当前丰富的场景和具有挑战性的问题。

1. 引言

图学习旨在对图进行建模，图是一种广泛存在于真实场景中的非欧氏数据，与以往机器学习中的数据结构有很大不同，如社交网络[1]、[2]、[3]，学术网络[4]、[5]、[6]，电子商务网络[7]、[8]、[9]，企业知识图谱[10]、[11]、[12]等。挖掘图中节点间复杂连接关系和拓扑结构中蕴含的丰富信息，对于图上的许多任务和应用具有重要意义。此外，传统应用也可以转换为图数据(如计算机视觉[13]、[14]、[15]、语言模型[16]、[17]、[18]、物理[19]、[20]和化学[21]、[22])。重点假设不同实体之间存在许多未直接观察到的潜在联系。这使得图学习不仅是一种处理自然图结构的方法，而且是一种思考各种问题的方式。

由于图学习具有广阔的应用前景，因此在国内外引起了广泛的关注。尽管之前关于图的理论工作帮助人们理解图上的各种字符，并提供了基本的分析框架。这些工作通常集中在较小的模拟图上，这限制了它们在真实场景中的应用，特别是当图上存在复杂的关系和结构时。

尽管在这一领域已经有了一些显著而详细的调查。目前还缺乏一个综合的、将相关的目标、方法和应用联系起来，形成一个有机的、逻辑的综述。此外，每年在顶级会议上都有数百篇关于图学习的研究，并且数量还在高速增长。由于其发展迅速，缺乏涵盖最新趋势和挑战的全面调研。

图2按时间顺序展示了有影响力的图学习方法。这些方法主要分为3类(图挖掘方法、图表示方法和深度图学习方法)。在图学习早期，大多数方法集中于图的字符[1]或利用图的结构信息在小图[25]、[26]上完成一些下游任务。图表示学习目前占据主流地位，可归纳为图嵌入方法和图神经网络方法两大类。这两类方法都旨在学习节点、边或图的语义表示。前者直接优化嵌入，可以减少图结构信息的损失;后者利用深度神经网络，在图上建模信息传递过程。

如图3所示，在本综述中，我们从图学习目标的角度提供了一个直观的分类法。根据图的元素(即节点、边和图结构)对以前对图的工作进行排序。基于这种逻辑，综述了图上的相关方法和任务。展示了图学习在现实世界中的各种应用上的出色性能。最后，提出了图学习的发展趋势和挑战，以期进一步推动该领域的研究。

本综述的主要贡献总结如下。

• 提供了一个新的分类法，以调查以前关于数据、模型和任务的研究。
• 总结了当前图学习在现实世界中的应用。
• 提出了图学习的当前趋势和挑战。

本文的其余部分组织如下。第2节从数据、模型和任务3个角度，基于节点、边和图结构对已有工作进行了直观的分类。第3节展示了用于图学习的主要方法和当前的研究趋势。第四部分总结了该方法在实际中的应用。第5节提出了当今图学习面临的挑战。

2 方法

在本节中，我们将当前的模型分为两大类(即传统模型和图神经网络)。传统模型可以进一步分为3类(即矩阵分解模型、基于随机游走的模型和基于自编码器的模型)。首先回顾了传统模型，其中一些仍然活跃或与GNN相结合，并给出了当前模型的许多启示。在大多数场景下，与传统模型相比，GNN表现出更高的表达能力和出色的性能。本文将GNN归纳为两个方面。

3 应用

介绍当前图学习在现实世界中的主要应用，包括传统的机器学习场景，如推荐系统、自然语言处理、计算机视觉和金融科技，以及科学场景中的新兴应用，如化学、生物、物理和数学。最后，总结了图学习中流行的数据集。