A survey of geometric graph neural networks: data structures, models and applications
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Le résumé fourni par la source
Abstract Geometric graphs are a special kind of graph with geometric features, which are vital to model many scientific problems. Unlike generic graphs, geometric graphs often exhibit physical symmetries of translations, rotations, and reflections, making them ineffectively processed by current Graph Neural Networks (GNNs). To address this issue, researchers proposed a variety of geometric GNNs equipped with invariant/equivariant properties to better characterize the geometry and topology of geometric graphs. Given the current progress in this field, it is imperative to conduct a comprehensive survey of data structures, models, and applications related to geometric GNNs. In this paper, based on the necessary but concise mathematical preliminaries, we formalize geometric graph as the data structure, on top of which we provide a unified view of existing models from the geometric message passing perspective. Additionally, we summarize the applications as well as the related datasets to facilitate later research for methodology development and experimental evaluation. We also discuss the challenges and future potential directions of geometric GNNs at the end of this survey.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A survey of geometric graph neural networks: data structures, models and applications
- Date Crossref
- 28/05/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Renmin University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Stanford University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tsinghua University Department of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhejiang Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Alibaba Group (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Tencent (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Gaoling School of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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DAMO Academy pays non établi dans la noticeInstitution
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Hupan Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tencent AI Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Renmin University of China, Department of Computer Science — Stanford University et Department of Computer Science and Technology — Tsinghua University, avec 7 autres affiliations.
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