A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges
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저자
Wei Ju, Siyu Yi, Yifan Wang, Zhiping Xiao, Zhengyang Mao, Hourun Li, Yiyang Gu, Yifang Qin, Nan Yin, Senzhang Wang, Xinwang Liu, Philip S. Yu, Ming Zhang
개요
본 논문은 소셜 네트워크 분석, 생화학, 금융 사기 탐지, 네트워크 보안 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 그래프 구조 데이터의 보편성과 적용 가능성을 강조하며, 그래프 신경망(GNN) 모델의 실제 환경에서의 성능 저하를 야기하는 불균형 데이터 분포, 노이즈, 개인 정보 보호, OOD (Out-of-Distribution) 시나리오에 대한 문제를 해결하는 GNN 모델에 대한 포괄적인 조사를 제시한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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불균형, 노이즈, 개인 정보 보호, OOD 문제 해결에 초점을 맞춘 GNN 모델 연구를 포괄적으로 검토한다.
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실제 환경에서 GNN 모델의 신뢰성과 견고성을 향상시키는 솔루션을 제시한다.
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향후 연구 방향과 미래 전망을 제시한다.
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한계점:
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구체적인 GNN 모델의 기술적인 세부 사항이나 실험 결과에 대한 깊이 있는 분석은 포함되지 않았을 수 있다.
