對於分類：圖機器學習 的定義

資料科學 圖機器學習
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Graph Machine Learning（圖機器學習，簡稱 GML）是一個專門針對圖數據應用機器學習技術的領域。

圖是一種數據結構，由節點（表示實體或概念）和邊（表示實體之間的關係）組成。

GML 通過探索這些關係，進行預測、建模和分析，不僅僅看單個數據點，而是考慮整體結構。

核心概念

圖機器學習的核心是將機器學習應用於圖結構數據，這在許多領域都有廣泛應用：

  • 社交網絡：例如 Twitter 或 Facebook，用戶之間的互動可以用圖來表示5。

  • 生物醫學：例如分子結構、基因網絡等，可以用圖來表示生物分子之間的功能關係3。

  • 知識圖譜：例如 Google 的知識圖譜，通過連接不同實體，形成一個龐大的知識網絡4。

技術方法 GML 包含多種技術和方法：

  • 圖嵌入：將圖中的節點或邊轉換為低維向量表示，常用於節點分類、連接預測等任務7。

  • 圖神經網絡（GNN）：利用圖結構進行深度學習，能夠捕捉節點之間的複雜關係，應用於各種預測任務，如交通流量預測、社交網絡分析等12。

  • 生成模型：例如深度生成模型（Deep Generative Models），用於生成新的圖結構數據7。

應用場景 GML 的實際應用範例：

  1. 藥物研發：利用圖機器學習，可以模擬和預測分子結構，幫助發現新的藥物3。

  2. 推薦系統：在電商平台中，利用用戶和產品之間的關係圖，可以提高推薦系統的精準度10。

  3. 社會科學研究：通過分析社交網絡圖，可以揭示人際關係和信息傳播模式7。

挑戰和前景

雖然 GML 有廣泛的應用，但同時也面臨一些挑戰：

  • 計算複雜性：圖數據通常規模龐大且結構複雜，計算需求高7。

  • 可解釋性：需要解釋模型預測結果和決策過程，這在複雜的圖結構中尤為困難8。

Graph Machine Learning 通過結合圖結構和機器學習技術，能夠處理和分析複雜的關係數據，為各行各業提供解決方案。隨著技術的進一步發展和應用場景的擴展，GML 可望在更多領域中發揮作用。

資料來源

[1] GitHub - PacktPublishing/Graph-Machine-Learning: Graph Machine Learning, published by Packt
[2] Graph Machine Learning: An Overview | by Zach Blumenfeld | Towards Data Science
[3] Utilizing graph machine learning within drug discovery and development - PubMed
[4] What is a knowledge graph in ML (machine learning)? | Definition from TechTarget
[5] Introduction to Graph Machine Learning
[6] How to get started with Graph Machine Learning | by Aleksa Gordić | Medium
[7] https://online.stanford.edu/courses/xcs224w-machine-learning-graphs
[8] [2404.14928] Graph Machine Learning in the Era of Large Language Models (LLMs)
[9] An Attempt at Demystifying Graph Deep Learning - Essays on Data Science
[10] https://www.cs.mcgill.ca/~wlh/grl_book/files/GRL_Book.pdf
[11] Knowledge Graph in Machine Learning (Explained)
[12] What Are Graph Neural Networks? | NVIDIA Blogs
[13] Machine Learning in 500 words