グラフ機械学習とは
グラフやネットワークで表わされたデータ・情報を機械学習の手法を使って分析・生成する技術のことです。
グラフとネットワーク
グラフとネットワークは同じものです。数学ではグラフと呼ばれています。
グラフとは物と物がつながって蜘蛛の巣ネットワークが広がっているイメージです。物のことをノードと呼びます。物と物をつなげている連結線のことをエッジと呼びます。
例としてTwitterのようなソーシャルネットワーク上のフォローする人とフォローされる人のつながりもグラフあるいはネットワークと呼ばれます。
フォロー関係を"->"を表すと、AがBをフォローしている場合は以下のように書かれます。
A -> B
更に、BがCをフォローしていれば、
A -> B -> C
のように記述されます。
グラフの概念は、ソーシャルネットワーク、薬剤発見（ドラッグディスカバリー）、分子間相互作用、交通網や巡回ルート最適化、知識グラフ、経済ネットワークなど様々現象を記述することができます。
どうやって学ぶの？
スタンフォード大学でグラフの機械学習のコースがあります。毎シーズンの講義内容がWebに掲載されています。さすが、スタンフォード大学ですね。講義動画がYouTubeにありました。
CS224W: Machine Learning with Graphs
おすすめの書籍は以下のものです。
Graph Representation Learning by William L. Hamilton
Network Science by by Albert-László Barabási
こちらからオンラインでも読めます。
書籍では英語版と日本語版があります。