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  1. Pubblicazioni

A Survey on Hypergraph Representation Learning

Articolo
Data di Pubblicazione:
2024
Abstract:
Hypergraphs have attracted increasing attention in recent years thanks to their flexibility in naturally modeling a broad range of systems where high-order relationships exist among their interacting parts. This survey reviews the newly born hypergraph representation learning problem, whose goal is to learn a function to project objects—most commonly nodes—of an input hyper-network into a latent space such that both the structural and relational properties of the network can be encoded and preserved. We provide a thorough overview of existing literature and offer a new taxonomy of hypergraph embedding methods by identifying three main families of techniques, i.e., spectral, proximity-preserving, and (deep) neural networks. For each family, we describe its characteristics and our insights in a single yet flexible framework and then discuss the peculiarities of individual methods, as well as their pros and cons. We then review the main tasks, datasets, and settings in which hypergraph embeddings are typically used. We finally identify and discuss open challenges that would inspire further research in this field.
Tipologia CRIS:
03A-Articolo su Rivista
Keywords:
Hypergraph representation learning, hypergraph embedding, hypergraph neural networks, hypergraph convolution, hypergraph attention
Elenco autori:
Antelmi, Alessia; Cordasco, Gennaro; Polato, Mirko; Scarano, Vittorio; Spagnuolo, Carmine; Yang, Dingqi
Autori di Ateneo:
ANTELMI Alessia
POLATO Mirko
Link alla scheda completa:
https://iris.unito.it/handle/2318/1916410
Link al Full Text:
https://iris.unito.it/retrieve/handle/2318/1916410/1161448/A_Survey_on_Hypergraph_Representation_Learning.pdf
Pubblicato in:
ACM COMPUTING SURVEYS
Journal
Progetto:
Future HPC & Big Data-finanziato con fondi PNRR MUR-M4C2-Investimento 1.4-Avviso"Centri Nazionali"-D.D.n.3138 del 16/12/2021 rettificato con DD n.3175 del 18/12/2021,codice MUR CN00000013, CUP D13C22001340001
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca

Dati Generali

URL

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3605776

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