Graph mining tasks arise from many different application domains, ranging from social networks, transportation, E-commerce, etc., which have been receiving great attention from the theoretical and algorithm design communities in recent years, and there has been some pioneering work using the hotly researched reinforcement learning (RL) techniques to address graph data mining tasks. However, these graph mining algorithms and RL models are dispersed in different research areas, which makes it hard to compare different algorithms with each other. In this survey, we provide a comprehensive overview of RL models and graph mining and generalize these algorithms to Graph Reinforcement Learning (GRL) as a unified formulation. We further discuss the applications of GRL methods across various domains and summarize the method description, open-source codes, and benchmark datasets of GRL methods. Finally, we propose possible important directions and challenges to be solved in the future. This is the latest work on a comprehensive survey of GRL literature, and this work provides a global view for researchers as well as a learning resource for researchers outside the domain. In addition, we create an online open-source for both interested researchers who want to enter this rapidly developing domain and experts who would like to compare GRL methods.


翻译:图表采矿任务来自许多不同的应用领域,包括社会网络、运输、电子商务等,近年来,这些应用领域一直受到理论和算法设计界的极大关注,而且已经开展了一些开拓性工作,利用经过热研究的强化学习(RL)技术,解决图表数据采矿任务,然而,这些图表采矿算法和RL模型分散在不同研究领域,难以相互比较不同的算法。在这项调查中,我们全面概述了RL模型和图解采矿,并将这些算法概括为一种统一的公式。我们进一步讨论了GRL方法在各个领域的应用,并总结了方法说明、开源代码和GRL方法的基准数据集。最后,我们提出了今后可能解决的重要方向和挑战。这是关于GRL文献综合调查的最新工作,为研究人员提供了一个全球视角,并为该领域以外的研究人员提供了学习资源。此外,我们为想要进入这一快速开发域的研究人员和专家(例如)将GRGR方法进行比较的专家创建了在线开放源。

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