SourceThe year 2020 has just started but we can already see the trends of Graph Machine Learning (GML) in the latest research papers. Below is my view on what will be important in 2020 for GML and the discussion of these papers. IntroductionThe goal of this article is not on introducing the basic concepts of GML such as graph neural networks (GNNs), but on exposing cutting-edge research that we ca
Content What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological systems. This course focuses on the computational, algorithmic, and modeling challenges specific to the analysis of massive graphs. By means of studying the underlying graph structure and its features
ユーザー間の取引がサービスの大きな要であるメルカリ。当然、不正取引は悩みの種だ。 そのメルカリは2019年5月、増田直紀上級講師(英ブリストル大学)、小舘俊(東北大学)と共同で、機械学習と「ネットワーク解析」と呼ばれるデータ解析方法を用いて不正取引を検出する研究成果をネットワーク科学の主要な国際会議である「NetSci 2019」で発表した。 ネットワーク科学とは ユーザとユーザの取引関係はネットワークとして表すことができます。同様に、他の人間関係、経済現象、インターネット、交通網、生態系、遺伝子と遺伝子の関係など、様々な現象やデータはネットワークという共通言語で表すことができます。ネットワーク科学は、「つながりの科学」であり、ネットワークとして表されるデータから有用な情報を引き出したり、社会や科学などにその知見を応用することを目指す研究分野です。 「ネットワーク解析」を用いて不正取引を検
News: I have moved (back!) to Carnegie Mellon University. You will soon be redirected to my new home ...
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