| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム |
| 講義コード |
WSN23502 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
Network Science and Graph Learning |
授業科目名
（フリガナ） |
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| 英文授業科目名 |
Network Science and Graph Learning |
| 担当教員名 |
LOU YANG |
担当教員名
(フリガナ) |
ロウ ヤン |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 ３ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(3T) 月5-8 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面, オンライン（オンデマンド型） |
This is a lecture-based class, primarily held in person, with online (on demand) sessions available only in special situations, such as severe weather, the instructor’s business trip, or other exceptional circumstances.
The first lesson will be conducted in person. |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
E
:
英語 |
| 学習の段階 |
6
:
大学院専門的レベル
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| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
02
:
情報科学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
Complex Networks; Graph Representation Learning; Graph Neural Networks; Network Modeling and Analysis; Relational Data Learning |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
This course introduces the principles of network science and graph learning, focusing on modeling, analyzing, and learning from relational data using modern graph‑based methods, including graph neural networks. |
| 授業計画 |
第1回 Introduction to Network Science and Graph Learning
第2回 Graph Fundamentals and Network Representation
第3回 Structural Properties of Networks
第4回 Classical Network Models
第5回 Centrality and Importance Measures
第6回 Community Detection and Graph Partitioning
第7回 Graph Laplacians and Spectral Methods
第8回 Shallow Graph Representation Learning
第9回 Learning on Multi Relational and Knowledge Graphs
第10回 Graph Neural Network Foundations
第11回 Popular GNN Architectures
第12回 GNNs for Different Learning Tasks
第13回 Theoretical Perspectives on GNNs
第14回 Advanced Topics in Graph Learning
第15回 Graph Generation |
| 教科書・参考書等 |
W. L. Hamilton. Graph Representation Learning. Morgan & Claypool, 2020 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
テキスト, 配付資料, moodle |
| 【詳細情報】 |
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授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
(1) Each lesson's materials (e.g., slides provided by the instructor) should be reviewed both before and after class.
(2) The meaning of all English technical terms should be understood before class. |
履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
Participation and Assignments: 20%
Final Report: 80% |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |