В машинном обучении графы обеспечивают математическую основу для точного анализа, понимания проблемы и изучения реальных задач. 6 Графы упрощают сложную систему и облегчают её выполнение. 6

Некоторые области применения графов в машинном обучении:

• Дополнение обучающих выборок. 4 Графы знаний могут содержать вспомогательные фактические сведения об элементах, входящих в обучающую выборку, что позволяет её расширить. 4
• Интерпретация сцен на изображении. 2 Помимо распознавания объектов, модели глубокого обучения применяются для прогнозирования отношений между ними. 2
• Комбинаторная оптимизация. 2 Многие задачи из области логистики, экономики и энергетики можно описать с помощью графов и решить с использованием графовых нейронных сетей. 2

В анализе социальных сетей графы представляют собой абстрактную математическую модель, которая используется для визуализации и изучения взаимосвязей между участниками в социальной сети. 3

Некоторые области применения графов в анализе социальных сетей:

• Понимание отношений. 1 Социальные сети представляются в виде графиков, где каждый человек является узлом (точкой), а их отношения — рёбрами (линиями, соединяющими их). 1
• Определение ключевых игроков. 1 Применяя алгоритмы теории графов, можно идентифицировать влиятельных людей или группы внутри социальной сети. 1
• Прогнозирование поведения. 1 Анализируя структуру социальной сети с помощью теории графов, можно делать прогнозы о том, как будет поступать информация или как поведение может распространяться по сети. 1