論文の概要: Ego-based Entropy Measures for Structural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00553v1
• Date: Sun, 1 Mar 2020 18:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 12:54:55.205705
• Title: Ego-based Entropy Measures for Structural Representations
• Title（参考訳）: egoに基づく構造表現のエントロピー測度
• Authors: George Dasoulas, Giannis Nikolentzos, Kevin Scaman, Aladin Virmaux, Michalis Vazirgiannis
• Abstract要約: VNEstructは、低次元構造ノードの埋め込みを生成するための単純なアプローチである。 提案手法は各ノードの局所近傍に焦点をあて、フォン・ノイマンエントロピー(Von Neumann entropy)を用いる。 グラフ分類タスクでは、属性付きグラフ構造を拡張ノード属性の集合に変換するために生成された構造埋め込みの利用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.37368082564481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In complex networks, nodes that share similar structural characteristics often exhibit similar roles (e.g type of users in a social network or the hierarchical position of employees in a company). In order to leverage this relationship, a growing literature proposed latent representations that identify structurally equivalent nodes. However, most of the existing methods require high time and space complexity. In this paper, we propose VNEstruct, a simple approach for generating low-dimensional structural node embeddings, that is both time efficient and robust to perturbations of the graph structure. The proposed approach focuses on the local neighborhood of each node and employs the Von Neumann entropy, an information-theoretic tool, to extract features that capture the neighborhood's topology. Moreover, on graph classification tasks, we suggest the utilization of the generated structural embeddings for the transformation of an attributed graph structure into a set of augmented node attributes. Empirically, we observe that the proposed approach exhibits robustness on structural role identification tasks and state-of-the-art performance on graph classification tasks, while maintaining very high computational speed.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークでは、同様の構造的特徴を持つノードがよく似た役割を持つ(例えば、ソーシャルネットワークのユーザの種類や、企業の従業員の階層的な位置)。 この関係を利用するために、増大する文献は構造的に等価なノードを識別する潜在表現を提案した。 しかし、既存の手法のほとんどは時間と空間の複雑さを必要とする。 本稿では,低次元構造ノード埋め込みを生成するための簡単な手法であるVNEstructを提案する。 提案手法は各ノードの局所的近傍に焦点をあて,情報理論ツールであるフォン・ノイマンエントロピー(Von Neumann entropy)を用いて近傍の位相を捉える特徴を抽出する。 さらに、グラフ分類タスクにおいて、属性グラフ構造を拡張ノード属性の集合に変換するために生成された構造埋め込みの利用を提案する。 実験により,提案手法は,高い計算速度を維持しつつ,構造的役割識別タスクとグラフ分類タスクの最先端性能に堅牢性を示す。

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