图机器学习综述：网络嵌入、图正则化神经网络和图神经网络

图机器学习综述论文 图机器学习是近年来兴起的一个领域，它旨在学习图结构数据的表示。随着标记数据的可用性，图表示学习方法可以分为三大类。 第一类是网络嵌入（such as shallow graph embedding or graph auto-encoders），它侧重于学习关系结构的无监督表示。网络嵌入的目的是将图结构数据转换为低维向量空间，以便于后续的机器学习任务。网络嵌入可以分为两类，一类是基于矩阵分解的方法，另一类是基于深度学习的方法。基于矩阵分解的方法包括非负矩阵分解、图拉普拉斯矩阵分解等，而基于深度学习的方法包括图自动编码器、图生成对抗网络等。 第二类是图正则化神经网络（Graph Regularized Neural Networks），它利用图来增加半监督学习的正则化目标的神经网络损失。图正则化神经网络可以分为两类，一类是基于图的损失函数，另一类是基于图的正则化项。基于图的损失函数可以是图 Laplacian 矩阵的_trace_，也可以是图的 spectral norm。基于图的正则化项可以是图 Laplacian 矩阵的_ norm，也可以是图的 vertex degree。 第三类是图神经网络（Graph Neural Networks），它旨在学习不同的图结构数据的表示。图神经网络可以分为两类，一类是基于 spectral 方法的图神经网络，另一类是基于 spatial 方法的图神经网络。基于 spectral 方法的图神经网络可以学习图的 spectral 表示，而基于 spatial 方法的图神经网络可以学习图的 spatial 表示。 在这篇综述论文中，作者们对图机器学习的三类方法进行了详细的介绍和比较。他们讨论了每种方法的优缺点，并对图机器学习的未来发展方向进行了展望。 图机器学习的应用非常广泛，包括社会网络分析、推荐系统、计算生物学等领域。在社会网络分析中，图机器学习可以用于用户行为分析和社区发现。在推荐系统中，图机器学习可以用于 item embedding 和用户 profiling。在计算生物学中，图机器学习可以用于蛋白质结构预测和药物发现。 图机器学习是一个非常重要的领域，它可以解决许多复杂的问题。但是，图机器学习也存在一些挑战，例如图结构数据的稀疏性和 noises 的存在。为了解决这些挑战，需要开发新的图机器学习算法和模型。 在这篇综述论文中，作者们也讨论了图机器学习的挑战和未来发展方向。他们认为，图机器学习的挑战来自于图结构数据的复杂性和 noises 的存在。为了解决这些挑战，需要开发新的图机器学习算法和模型，例如基于图的注意力机制和基于图的生成对抗网络。 图机器学习是一个非常重要的领域，它可以解决许多复杂的问题。但是，图机器学习也存在一些挑战，需要开发新的图机器学习算法和模型来解决这些挑战。