【VLDB2023教程】子图提取的机器学习：方法、应用和挑战，90页ppt

一个子图是通过使用给定图的顶点和边的子集构造的。存在许多图属性对于子图是遗传的。因此，不同社区的研究人员对研究众多的子图问题，除了普通的图问题，给予了很大的关注。在研究子图问题时提出了许多算法，其中一个常见的方法是通过提取给定图的模式和结构。由于某些类型的图的结构复杂，为了提高现有框架的整体性能，最近在处理各种子图问题时采用了机器学习技术。在本文中，我们对使用机器学习方法解决的五个著名的子图问题进行了全面的回顾。它们是子图同构（计数和匹配）、最大公共子图、社区检测和社区搜索问题。我们概述了每种提出的方法，并检查了其设计和性能。我们还探索了每个问题的非学习算法，并进行了简要的讨论。然后，我们建议在这个领域一些有希望的研究方向，希望可以使用类似的策略来解决相关的子图问题。由于近年来采用机器学习技术有了巨大的增长，我们相信这次调查将为相关的研究社区提供一个很好的参考点。