[CS224W] 1-2. Applications of Graph ML

이 포스트는 CS224W : Machine Learning with Graphs 강의를 기반으로 작성되었습니다.

1. node level task
   • node classification : node의 property 예측
     - ex) 온라인 사용자 분류
2. edge level task
   • link prediction : node 사이 link 비어있을 때, link가 존재할지 예측
     - ex) knowledge graph completion
3. graph level task
   • graph classification : 다른 graph 분류
     - ex) 분자 속성 예측
4. community level task (subgraph level task)
   • clustering : node들이 커뮤니티 형성하는지 판별
     - ex) social circle detection
5. generation level task
   • graph generation : 그래프 생성 예측
     - ex) drug discovery (새로운 분자 구조 생성 예측)
   • graph evolution : 그래프 진화 예측
     - ex) physical simulation (다양한 현상에 대해 정확한 시뮬레이션 돌려볼 때)