מבוא: התפקיד הגדל של Graph Algorithms במדעי נתונים מודרניים

אלגוריתמים של Graph הופיעו כמכשירים בסיסיים לניתוח המבנים היחסיים שתחת נתונים מורכבים בלמידה מכונה וכריית נתונים.בניגוד לנתונים לשוניים מסורתיים או נתונים חיוניים, נתוני גרף לוכדים (אנודים) והקשרים ביניהם (הפילים), המאפשרים את המחקר של אינטראקציות כגון קשרים חברתיים, קשרים מולקולריים, רשתות תקשורת וזרימת עסקאות.

יסודות: גרף אלגורית'מים מוקדמים והנתונים שלהם Mining Roots

ההיסטוריה של אלגוריתמים גרף במדעי הנתונים מתחילה זמן רב לפני שהמונח "כריית נתונים" הוטבע.בעיות הגרף המוקדמות ביותר – הנתיב הקצר ביותר, המינימום המשתרע על פני עץ וזרימה רשת – הפורמלין בתחילת המאה ה-20.ב-1956, אדסגר דייקסטרה הציג את האלגוריתם שלו למציאת הדרך הקצרה ביותר בגרף, שיטה שעדיין מבוססת על מערכות ניווט ויציאה לאורך אותה תקופה, עד כה, עד לאלגוריתם הגרף האלגוריתם המאוחר של פורד, אך ורק למעבדה את האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של הגרף (1956), אך ורק למעבדה של פורד, אך ורק למעבדות האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם הגרף הארוך ביותר, אך ורק למעבדה היה זה היה מונחה, אך ורק למעבדה על ידי גרף, על ידי גרף האלגוריתם של פורד, אך ורק למעבדה, שיטה שעדיין היה מונחה את מסלולו של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של האלגוריתם של פורד, שיטה

בשנות ה-70 וה-80, תיאוריית הגרף הפכה להשתלב עמוק במדעי המחשב.מושגים כגון צבע גרפי, קישוריות, וצירפת החל להיות מיושם על בעיות במחקר התפעולי ובעיצוב מסד הנתונים.ההופעתו של World Wide Web בשנות ה-90 סיפקה נקודת נתונים חסרת תקדים: גרף מסיבי ודינמי של מסמכים היפר-קישוריים.זה הוביל לפיתוח של PageRank על ידי לארי פייג' וסרגי Brin, שהשתמשו בדוגמאות מוקדמות ביותר לגרף של נתונים.

באותה תקופה, החוקרים החלו ליישם שיטות מבוססות גרף לתחומים אחרים.spectral מצרך, אשר משתמשות בערכים אגניים ובאגנוקטורים של גרף Laplacians, צמחו כטכניקה רבת עוצמה לחלוקת נקודות נתונים לקבוצות משמעותיות.עבודה מוקדמת על ידי דונו ו- הופמן ומאוחר יותר על ידי שי ומאליק (2000) הראו כי שיטות ספקטרום יכולות לפתור בעיות עם תמונות וגילוי של אלגוריתמים בלתי-מחדשניים.

פיתוחים מרכזיים באבולוציה של Graph Algorithms

בשנות ה-2000 וה-2010 ראו פיצוץ של חדשנות באלגוריתמים של גרפים, המונע על ידי הצורך לנתח רשתות גדולות יותר מורכבות יותר.ארבעה אזורים בולטים כמו שינוי מיוחד: זיהוי קהילתי, גרף גרף, עיבוד מדרגי וניתוח גרף דינמי.

גילוי קהילתי: Uncovering Structures

גילוי קהילתי נועד לחלק גרף לתוך אשכולות מחוברים בצפיפות (קהילות) המשקפות קבוצות פונקציונליות או יחסיות. שיטות מוקדמות, כגון אלגוריתם Girvan-Newman (2002), השתמש בחוד ביןיות לפירוק באופן יחסי בין-קהילתי של קבוצות מורכבות (כולל יעילות על גרפים קטנים), שיטות אלה היו יקרות חישוב עבור אלגוריתם גדול של אופטימיזציה על ידי ניומן ו- Gvanir סיפקורידסגוניסטידי פיתוח יעיל של רשתות אל-תועלתניות.

גרף Embedding: המרת מבנה ל- Vectors

אלגוריתמים מסורתיים פועלים ישירות על גבי הגרף, אבל מודלים רבים של למידת מכונה לצפות וקטורים בגודל קבוע בגודל של נתונים. Graph הטמיעו שיטות טיפול זה על ידי מיפוי נקודות, הקצוות, או גרפים שלמים לתוך חללים וקטורים תלת מימדיים תוך שמירה על תכונות מבניות.ה פריצת הדרך הגיעה עם אלגוריתם למידה מעמיק יותר (Peroz et al.), אשר החלת מהלכים אקראיים כדי ליצור רצף ולאחר מכן השתמש ב- Word (Detrotex) כדי גרף (L.com) כדי גרף) כדי גרף (S) כדי גרף (L.comD) כדי גרף (S) כדי גרף (D) כדי גרף (D) כדי גרף) כדי גרף (S) כדי גרף מחדש של גרף) כדי גרף מחדש של גרף מחדש של בקרה כללית של גרף מחדש של גרף מחדש של שיטות בקרה כללית של גרף (Ride) כדי לאפשר גרף מחדש של גרף (Ride (Ride (Ride (Ride (Ride) כדי לאפשר גרף (Recting) כדי לאפשר גרף (Roundtextextecting) כדי לאפשר גרף מחדש של גרף (Textect

שם הספר בלועזית: Taming Massive Graphs

כפי שגרפים גדלו ממיליוני מיליארדי אלגוריתמים (רשתות חברתיות, גרפים ברשת, גרפים ידע), דרוגיות של אלגוריתמים מסורתיים של אלגוריתמים סטנדרטיים של אלגוריתמים (רשתות חברתיות, אלגוריתמים ברשת, גרפים של מידע), הפכו ליישומים קריטיים של זיהוי גרפיטי, כמו גרף ראשי תיבות של TM Opengel (הפוסט-centric) (2010), הציגהמודל "מסוגל-מסוגל"מסוגר" שבו כל אחד מהם משדרים באמצעות הודעות טקסט מקבילות כמו גרף (GPS) כמו גרף) ו-S) גרף (GRAXBOpSA) גרף (GRic) גרף יותר) באופן נרחב יותר.

דינמי: Capturing Temporal Evolution

רוב הגרפים בעולם האמיתי אינם סטטיים; הם מתפתחים לאורך זמן כמו נוודים ונקודות קצה נוספו, להסיר או מעודכן רשתות חברתיות מצטברות קשרים חדשים, רשתות תקשורת משתנות עם כל הודעה, ורשתות אינטראקציה ביולוגית משתנות עם תנאים ניסיוניים. אלגוריתמים גרף דינמי להתמודד עם אתגר זה ביעילות על ידי עדכון תוצאות ביעילות לאחר שינויים קטנים, ולא recomputing מ-DG בזמן העבודה מוקדם על אלגוריתמים מתקדמים המתמקדת בתחזוקת תכונות כמו מסלולים משולבים ו-ידי DEM.

מגמות אחרונות: Graph Neural Networks and Hybrid Models

המגמה האחרונה המשמעותית ביותר היא שילוב של אלגוריתמים גרף עם למידה עמוקה, עלייה בGGph Neural Networks (GNN) המוקדמים של GNN הוצגו על ידי סקרסאלי et al. (2009) אך צברה תשומת לב נרחבת לאחר התפתחות רשתות Graph Convolutional Networks (GCNs) על ידי דגמי קיאפף ו- Welling (2017).N מרחיבים את פעולות ה-Commonvolution לגרפים על ידי Aggregating מתכונות שלא נעשות של חיזוי רב-of-of-of-intects (GGGGart) אשר השיגו של רשתות נתונים בעלי השפעה (GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGart) על ידי קיpf ו-GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGN) על ידי קיפלסטיקהנדס) על ידי קיפלסטיקההשפעה על ידי קיפלסטיקההשפעה על ידי קיפל

GNNs כבר פרוסים במערכות ייצור עבור המלצה (למשל, PinSage של Pinterest), גילוי סמים (הרשמה תכונות מולקולריות), וגילוי הונאה (זיהוי דפוסים חשודים בגרפים של עסקאות פיננסיות) העלייה של GNNs גם דחקה את הפיתוח של חומרה ייעודית ותוכנה ללמידה, כגון TensorFlow GNN, Pyrch Geometric, ו-DGeperation) כדי לשנות את הנתונים הגרפים, כגון גרף למידה, כגון גרף למידה, אשר ניתן לשנות באופן פעיל, ו-DGepericance, כגון גרף, כגון:

(ב) ל[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[[[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]

השפעה על Machine Learning and Data Mining

האבולוציה של אלגוריתמים של גרפים השפיעה עמוקות על התרגול של למידת מכונה וכריית נתונים. בכריית נתונים מסורתית, המוקד היה לעתים קרובות על מודלים עצמאיים וזהים מבוזרים (כלומר) דגימות.אלגוריתם Graph הציג את היכולת לנצל תלות בין דגימות, המוביל מודלים עשירים יותר ללכוד דפוסים יחסיים.לדוגמה, בזיהוי, גישה מבוססת גרף יכול לקשר בין מכשירים משותפים או, לחשוף הונאה כי ניתן לעבור ניתוח גרף דומה.

אלגוריתמים Graph גם משפרים את החילוץ המאפיין.במקום תכונות הנדסיות ידניות כמו "מספר העוקבים", מודל גרפי יכול ללמוד להטביע את הקידוד של מבנה השכונה כולו.זה הוביל לשיפורים משמעותיים דיוק חיזויי על פני תחומים, מביונופורמטיקה (הפעלת חלבון מוקדם) לעיבוד שפה טבעי (השלמת ידע) אימוץ אלגוריתמים גרפיטם גם שינה את המיקוד של נתונים לשוניים טהורים לייצוגים יותר, אשר מעודד מ- לדוגמה, כמו גרפים ידועים (מקור) ל-ידי ניהול נתונים (מקור) ל-"מתקני ניהול נתונים"מחדשניים"מחדשניים"מחדשניים"מחדשניים"מחדשים"מחדשים"מחדשניים"מחדשניים"מחדשניים"מחדשים"מחדשניים"מחדשניים"מתקני ניהול נתונים"מחדשניים" (המידע" (המידע" (המידע" (המידע) ל-ידי ניהול נתונים"מהפכה" (המידע ראשוניים) ל-ידי ניהול נתונים" (השלומי ניהול נתונים) ל-ידי ניהול נתונים" (השלמתם של גרף מידע) ל-ידי יישום גרף ידע) ל-ידי יישום גרף ידע) ל-ידי יישום

יתר על כן, הפירוש של אלגוריתמים של גרפים יכול להיות יתרון.לדוגמה, זיהוי קהילתי יכול להסביר מדוע קבוצה של משתמשים עשויים להיות ממוקדים בקמפיין שיווק, ואלגוריתמים קצרים ביותר יכולים לבדוק המלצות כדי להבטיח הוגנות.כפי דרישות רגולטוריות עבור פיתוח AI, שיטות המבוססות על גרף מציעים אלטרנטיבה שקופה יותר למודלים למידה עמוק בקופסא שחורה ביישומים מסוימים.

כיוונים עתידיים ואתגרים

במבט קדימה, תחום אלגוריתמים של גרפים עומד בפני מספר אתגרים והזדמנויות מרגשות.כיוון אחד גדול הוא עיבוד גרף בזמן אמת בקצה, שבו מכשירים כמו טלפונים חכמים וחיישנים IoT לייצר נתוני גרף זורם שיש לנתח עם מהירויות נמוכות.זה דורש אלגוריתמים חדשים שהם גם קלים ומדויקים, אולי שילוב עקרונות מפלטי גרפים ולמידה מקוונת.

גבול נוסף הוא גרפים מסדר גבוה יותר ויפרגרפים. גרפים מסורתיים ללכוד יחסים מעודכנים, אבל אינטראקציות רבות בעולם האמיתי כרוכות בגופים מרובים - נייר ועידה יש כמה מחברים, תגובה כימית כוללת אלגוריתמים מרובים. Hypergraph (שם קצה יכול לחבר כל מספר של צומת) הם צוברים מתחנן משימות כמו מסנן שיתופי פעולה רב-מפלגתי וניתוח מסלולים ביולוגיים באופן דומה, ידע הופך יותר מורכב, מודלים של זמן ומודלים יותר, אשר יותר, מודלים סטריפטוראליים, אשר יותר, מודלים סטריפטיביים יותר, אשר יותר, מודלים סטריפטיביים.

אמון והגינות בלמידה מבוססת גרף הם גם אזורים קריטיים של מחקר אלגוריתמים Graph יכולים להגביר את ההטיות הקיימות בנתונים, כגון הומופי ברשתות חברתיות המוביל להמלצות מוטות.פיתוח טכניקות מרתיעות וגרף מפלט משוחד ההוגנות הוא שדה פעיל, ולבסוף, שילוב של אלגוריתמים פרי עם פרדיגמות AI אחרות - כגון חיזוק (לדוגמא:) חיפוש שפה טבעית והדרכה (mise) לאחר מכן, כדי לפתח תובנות מורכבות של מידע, כך שעדיין, כדי לפתח גרף של מידע, כך, כך שעדיין עשוי להיות מסוגלות) כדי לפתח גרף של גרף של גרף של גרף של גרף: 0, כך, כך שעדיין, כדי לפתח אלגוריתמים של אלגוריתמים, כך, כך, כך שעדיין, כדי לפתח אלגוריתמים מרכזי של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים חדשים, כדי לפתח אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים מרכזיים, כך שעדיין פתוח, כך שעדיין, כדי לפתח אלגוריתמים של אלגוריתמים, כך שעדיין, כך שעדיין, כך שעדיין, כך, כך שעדיין, כך שעדיין, כך שעדיין, כך, כך

מסקנה

אלגוריתמים של Graph נסעו מקרנות תיאורטיות בתחילת המאה ה-20 כדי להפוך כלים חיוניים בלמידה של מכונות מודרניות וכריית נתונים.כל גל של חדשנות - גילוי נאמנות, גרף, מסגרות דחוסות, ניתוח דינמי, ולמידה גרפית עמוקה - הרחיב את ההגעה וכוח של ניתוח מבוסס גרף.היום, ארגונים על אלגוריתמים להסתמך על אלגוריתמים כדי להבין התנהגות לקוחות, זיהוי, להאיץ גילוי סמים, חיפוש וחיפוש אחר כוח חיפוש בין מנועי תצוגה חכמים יותר, לבין גרף, כמו גם מודלים מתקדמים יותר, כמו גם גרף, כמו גם גרף, כמו גם תכונות מתקדמות יותר, כמו גם גרף, כמו גם גרף של חומר, כמו גם גרף של חומר, כמו גם גרף של חומר, כמו גם גרף, כדי להגדיל את המורכבות של נתונים, כדי להגדיל את המורכבות של חומר, כמו גם גרף של חומר, כמו גם גרף של תכונות מתקדמות יותר, כדי להגדיל את המורכבות של נתונים, כדי להגדיל את הגרף, כמו גם מודלים מתקדמים יותר, כדי ליצור מודלים מתקדמים יותר, כמו גם גרף של נתונים, כדי להגדיל את המורכבות של תכונות מורכבות יותר, כמו גם של גרף של גרף, כמו גם גרף של חומרת מידע חזק יותר, כדי ליצור גרף, כמודלפקידי