图自动机器学习：一项综合调查

"《图自动机器学习：一项综述》由清华大学的研究团队发布，这篇论文深入探讨了图自动机器学习（AutoML on Graphs）这一新兴领域，旨在解决随着图学习文献快速增长，人工设计最优图机器学习算法的难题。文章重点关注超参数优化（HPO）和神经网络结构搜索（NAS）在图机器学习中的应用，并概述了相关自动化图机器学习库，特别是第一个专用于图AutoML的开源库AutoGL。" 正文： 图自动机器学习是近年来在学术界和工业界中发展迅速的一个研究领域。它结合了图机器学习与自动机器学习的优势，以解决日益复杂的图数据处理问题。图机器学习主要处理非结构化数据，如社交网络、生物网络和知识图谱等，而自动机器学习则致力于通过自动化流程来优化模型的性能，减少人工干预。 论文指出，随着图学习方法和技术的大量涌现，手动选择和调整最佳算法以适应不同任务的需求变得极其困难。因此，图自动机器学习应运而生，它能够自动化地进行模型选择、超参数优化和架构搜索，从而提高效率并降低开发难度。 超参数优化（HPO）是图自动机器学习中的关键环节。HPO旨在找到最佳的超参数组合，以最大化模型的预测性能。在图学习中，这可能包括节点表示学习的嵌入维度、图卷积网络层数、学习率等。有效的HPO策略能显著提升模型的泛化能力。 神经网络结构搜索（NAS）是另一个重点。在图数据上，这涉及到寻找最优的图神经网络（GNN）结构，如不同的消息传递层组合、池化操作等。 NAS的目标是自动化这个过程，使得算法能够根据特定任务自动调整其网络结构，从而实现更好的性能。 此外，论文还提到了几个自动化图机器学习库，这些库为研究人员提供了工具和框架，以方便进行图AutoML。特别值得一提的是AutoGL，它是首个专门为图AutoML设计的开源库，包含多种HPO和NAS算法，以及丰富的图学习模块，旨在促进图数据处理的自动化研究和应用。 最后，作者分享了对图自动机器学习未来发展的见解，包括可能的研究方向、挑战以及潜在的应用场景。他们认为，随着计算能力的增强和算法的不断改进，图自动机器学习将在数据分析、药物发现、推荐系统等领域发挥更大作用，同时也会面临如可解释性、效率和通用性等方面的挑战。 这篇综述论文全面介绍了图自动机器学习的现状和前景，为研究人员提供了宝贵的参考，并有望推动该领域的进一步发展。