Agrupamento de Gráficos para Redes Neurais de Gráficos: Progresso, Desafios e Oportunidades

As redes neurais de gráficos surgiram como uma arquitetura líder para muitas tarefas em nível de gráfico, como classificação de gráficos e geração de gráficos. Como um componente essencial da arquitetura, o agrupamento de gráficos é indispensável para obter uma representação holística em nível de gráfico do gráfico inteiro. Embora uma grande variedade de métodos tenha sido proposta neste campo de pesquisa promissor e em rápido desenvolvimento, até onde sabemos, pouco esforço foi feito para resumir sistematicamente esses trabalhos. Para preparar o terreno para o desenvolvimento de trabalhos futuros, neste artigo, tentamos preencher essa lacuna ao fornecer uma ampla revisão dos métodos recentes para agrupamento de gráficos. Especificamente, 1) primeiro propomos uma taxonomia dos métodos de agrupamento de gráficos existentes com um resumo matemático para cada categoria; 2) em seguida, fornecemos uma visão geral das bibliotecas relacionadas ao agrupamento de gráficos, incluindo os conjuntos de dados comumente usados, arquiteturas de modelo para tarefas subsequentes e implementações de código aberto; 3) a seguir, delineamos ainda mais as aplicações que incorporam a ideia de agrupamento de gráficos em uma variedade de domínios; 4) finalmente, discutimos certos desafios críticos que enfrentam os estudos atuais e compartilhamos nossas percepções sobre direções potenciais futuras para a pesquisa sobre a melhoria do agrupamento de gráficos.