論文の概要: Incomplete Graph Representation and Learning via Partial Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10130v2
• Date: Fri, 4 Jun 2021 09:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 23:22:37.948814
• Title: Incomplete Graph Representation and Learning via Partial Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 部分グラフニューラルネットワークによる不完全グラフ表現と学習
• Authors: Bo Jiang and Ziyan Zhang
• Abstract要約: 多くのアプリケーションでは、グラフノードの属性が部分的に未知/欠落している不完全な形式でグラフがやってくる可能性がある。 既存のGNNは、属性不完全なグラフデータを直接処理できない完全なグラフに基づいて設計されている。 本研究では,属性不完全グラフ表現と学習のための部分グラフニューラルネットワーク(PaGNN)を新たに開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.227805463462352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are gaining increasing attention on graph data learning tasks in recent years. However, in many applications, graph may be coming in an incomplete form where attributes of graph nodes are partially unknown/missing. Existing GNNs are generally designed on complete graphs which can not deal with attribute-incomplete graph data directly. To address this problem, we develop a novel partial aggregation based GNNs, named Partial Graph Neural Networks (PaGNNs), for attribute-incomplete graph representation and learning. Our work is motivated by the observation that the neighborhood aggregation function in standard GNNs can be equivalently viewed as the neighborhood reconstruction formulation. Based on it, we define two novel partial aggregation (reconstruction) functions on incomplete graph and derive PaGNNs for incomplete graph data learning. Extensive experiments on several datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed PaGNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,グラフデータ学習タスクに注目が集まっている。 しかし、多くのアプリケーションでは、グラフノードの属性が部分的に未知/欠落している不完全形式になる可能性がある。 既存のGNNは、属性不完全なグラフデータを直接処理できない完全なグラフに基づいて設計されている。 この問題に対処するために,属性不完全グラフ表現と学習のための新しい部分集約型gnn,partment graph neural networks (pagnns)を開発した。 本研究の動機は,標準GNNにおける近傍集約関数が近隣再構築の定式化と等価であることを示すことである。 そこで我々は,不完全グラフ上の2つの新しい部分集合(再構成)関数を定義し,不完全グラフデータ学習のためのPaGNNを導出する。 いくつかのデータセットに対する大規模な実験は、提案したPaGNNの有効性と効率を実証している。

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