jwwthu/GNN-Communication-Networks

通信ネットワークへのグラフベースの深層学習の適用に関する、厳選され積極的に維持されている学術論文とリソースのコレクションです。

これは何ですか？

この GitHub リポジトリは、読書リストおよびリソースハブです。通信ネットワークの分野（ワイヤレスシステム、ルーティング、ネットワークセキュリティ、エッジコンピューティングなど）におけるグラフベースの深層学習（接続されたノードとエッジとして構造化されたデータを扱う AI の一種）の使用に関連する研究論文、サーベイ、コンペティション、ツールを集めています。

誰が維持していますか？

このリポジトリは、この分野で複数の査読付き論文（サーベイ論文や、連合学習とルーティング最適化に関する研究を含む）を個人的に発表している著者（おそらく Jianping Wang）によって運営されているようです。メンテナーはまた、「网络与通信」（ネットワークと通信）という中国語のソーシャルメディアアカウント（WeChat と Zhihu）を運営しており、会議の締め切りやオープンソース論文の要約を定期的に投稿しています。

中身は何ですか？

• 文献リスト — リポジトリの核です。毎月更新される大規模な最近の論文の参考文献で、年（現在は 2025 年と 2026 年）とタイプ（ジャーナル記事と会議論文）で並べられています。各エントリには、タイトル、著者、元の出版物へのリンクがあります。
• 他のサーベイ — 他の研究グループによる外部サーベイ論文へのリンク。ワイヤレスネットワーク、IoT、リソース割り当てにおけるグラフニューラルネットワークなどのトピックをカバーしています。
• コンペティション — グラフニューラルネットワークに関する世界的なコンペティションへの参照。
• ツール — 通信システム用のグラフニューラルネットワークを構築するためのプロトタイピングツールである IGNNITION へのリンク。
• survey.md — メンテナーが自身のサーベイ論文の補足として指摘する別ファイルで、研究されたユースケースをリストしています。

どのように構成されていますか？

README は目次として機能します。セクションはトピック（サーベイ、コンペティション、ツール、文献）で区切られ、文献セクションはさらに年と出版場所のタイプで分割されています。ここにはコードリポジトリはありません。外部リソースの厳選されたインデックスにすぎません。

リストは「毎月更新」と説明されているため、静的なドキュメントではなく、生きた進化するコレクションであることを意図しています。

誰のためのものですか？

ネットワークやワイヤレス通信の研究者、大学院生、エンジニアで、複数のデータベースを自分で検索することなく、AI とネットワークに関する最近の論文の継続的に更新される手動厳選の参考文献を求めている人向けです。