論文の概要: Self-Supervised Graph Representation Learning via Global Context Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01604v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 15:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 22:09:29.085116
• Title: Self-Supervised Graph Representation Learning via Global Context Prediction
• Title（参考訳）: グローバルコンテキスト予測による自己教師付きグラフ表現学習
• Authors: Zhen Peng, Yixiang Dong, Minnan Luo, Xiao-Ming Wu, Qinghua Zheng
• Abstract要約: 本稿では,データ自体による自然監督を利用して,グラフ表現学習のための新たな自己教師型戦略を提案する。 グラフ内のノードのペアをランダムに選択し、よく設計されたニューラルネットをトレーニングし、一方のノードのコンテキスト位置を他方と相対的に予測する。 我々の仮説は、そのようなグラフ内コンテキストから得られた表現はグラフのグローバルなトポロジーを捉え、ノード間の類似性と区別を微妙に特徴づける、というものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.07584920486755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To take full advantage of fast-growing unlabeled networked data, this paper introduces a novel self-supervised strategy for graph representation learning by exploiting natural supervision provided by the data itself. Inspired by human social behavior, we assume that the global context of each node is composed of all nodes in the graph since two arbitrary entities in a connected network could interact with each other via paths of varying length. Based on this, we investigate whether the global context can be a source of free and effective supervisory signals for learning useful node representations. Specifically, we randomly select pairs of nodes in a graph and train a well-designed neural net to predict the contextual position of one node relative to the other. Our underlying hypothesis is that the representations learned from such within-graph context would capture the global topology of the graph and finely characterize the similarity and differentiation between nodes, which is conducive to various downstream learning tasks. Extensive benchmark experiments including node classification, clustering, and link prediction demonstrate that our approach outperforms many state-of-the-art unsupervised methods and sometimes even exceeds the performance of supervised counterparts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ表現学習のための新しい自己教師あり戦略を提案する。 人間の社会的行動に触発されて、各ノードのグローバルコンテキストは、連結ネットワーク内の2つの任意のエンティティが異なる長さの経路を介して相互に相互作用できるため、グラフ内のすべてのノードで構成されると仮定する。 そこで本研究では,グローバルコンテキストが有用なノード表現を学習するための,自由かつ効果的な監視信号の源となるかどうかを考察する。 具体的には、グラフ内のノードのペアをランダムに選択し、よく設計されたニューラルネットをトレーニングし、一方のノードの位置を他方と相対的に予測する。 我々の仮説は、そのようなグラフ内コンテキストから得られた表現は、グラフのグローバルなトポロジを捉え、様々な下流学習タスクに導かれるノード間の類似性と区別を微妙に特徴づける、というものである。 ノード分類,クラスタリング,リンク予測などの広範囲なベンチマーク実験により,提案手法は最先端の非教師付き手法よりも優れており,時には教師付き手法の性能を上回ることさえあることが示された。

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