Survey of Graph Neural Network for Internet of Things and NextG Networks

随着物联网设备数量的指数增长，加之6G推动数据速率和连接设备的提高，数据量激增。因此，充分利用数据驱动的机器学习潜力已成为重要的推动力之一。除了无线技术的进步外，高效利用可用资源并满足用户需求也非常重要。基于图的神经网络（GNN）因其高性能、高准确性、可扩展性、适应性和资源效率而成为有效建模和提取见解的有前途的范例，因为其固有地具有复杂的网络结构。目前缺乏一份全面的调查，重点关注GNN在物联网和下一代网络（NextG）中的应用和进展。为了弥补这一空白，该调查首先提供了GNN术语、架构和不同类型的GNN的详细描述。然后，我们从数据融合和入侵检测的角度，对GNN在物联网中应用的进展进行了全面的调查。此后，我们调查了GNN在提高频谱感知方面所做的影响。接下来，我们详细介绍了GNN如何被利用于网络和战术系统。通过这项调查，我们旨在为研究人员提供一个全面的资源，以了解GNN在无线网络环境中的应用，并了解其最先进的用例，同时与其他机器学习方法进行对比。最后，我们还讨论了未来研究方向的挑战和广泛范围，以进一步推动GNN在物联网和NextG网络中的使用。

本论文旨在综述图神经网络在物联网和下一代网络中的应用和进展，包括数据融合、入侵检测、频谱感知、网络和战术系统等方面。同时，也探讨了未来可能的研究方向和挑战。

本论文提出了使用图神经网络来有效地建模和提取物联网中复杂的网络结构，以及如何应用于数据融合、入侵检测、频谱感知、网络和战术系统等方面。相比当前的研究，图神经网络具有高性能、高精度、可扩展性、适应性和资源效率等优势。

本论文详细介绍了图神经网络的术语、架构和不同类型。并从数据融合和入侵检测的角度，全面综述了图神经网络在物联网中的应用和进展。同时，还探讨了图神经网络在提高频谱感知、网络和战术系统中的影响。最后，本论文还讨论了未来可能的研究方向和挑战。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Graph Neural Networks for Social Recommendation: A Survey》、《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》等。