論文の概要: Graph Inference Learning for Semi-supervised Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06137v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 02:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 09:49:08.008201
• Title: Graph Inference Learning for Semi-supervised Classification
• Title（参考訳）: 半教師付き分類のためのグラフ推論学習
• Authors: Chunyan Xu, Zhen Cui, Xiaobin Hong, Tong Zhang, Jian Yang, and Wei Liu
• Abstract要約: 半教師付きノード分類の性能を高めるためのグラフ推論学習フレームワークを提案する。 推論過程の学習には,トレーニングノードから検証ノードへの構造関係のメタ最適化を導入する。 4つのベンチマークデータセットの総合的な評価は、最先端の手法と比較して提案したGILの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.55765399527556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we address semi-supervised classification of graph data, where the categories of those unlabeled nodes are inferred from labeled nodes as well as graph structures. Recent works often solve this problem via advanced graph convolution in a conventionally supervised manner, but the performance could degrade significantly when labeled data is scarce. To this end, we propose a Graph Inference Learning (GIL) framework to boost the performance of semi-supervised node classification by learning the inference of node labels on graph topology. To bridge the connection between two nodes, we formally define a structure relation by encapsulating node attributes, between-node paths, and local topological structures together, which can make the inference conveniently deduced from one node to another node. For learning the inference process, we further introduce meta-optimization on structure relations from training nodes to validation nodes, such that the learnt graph inference capability can be better self-adapted to testing nodes. Comprehensive evaluations on four benchmark datasets (including Cora, Citeseer, Pubmed, and NELL) demonstrate the superiority of our proposed GIL when compared against state-of-the-art methods on the semi-supervised node classification task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ラベル付きノードのカテゴリをグラフ構造だけでなくラベル付きノードから推定するグラフデータの半教師付き分類に対処する。 最近の研究は、従来の教師付き方法で高度なグラフ畳み込みによってこの問題を解決することが多いが、ラベル付きデータが不足すると性能が著しく低下する可能性がある。 この目的のために,グラフトポロジに基づくノードラベルの推論を学習することにより,半教師付きノード分類の性能を高めるグラフ推論学習(GIL)フレームワークを提案する。 2つのノード間の接続をブリッジするために,ノード属性,ノード間パス,局所的なトポロジ構造をカプセル化して構造関係を正式に定義する。 推論プロセスの学習には,学習したグラフ推論機能がテストノードに適応するように,トレーニングノードから検証ノードへの構造関係のメタ最適化を導入する。 Cora, Citeseer, Pubmed, NELLを含む4つのベンチマークデータセットの総合評価は, 半教師付きノード分類タスクにおける最先端手法と比較して, 提案したGILの優位性を示している。

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