論文の概要: Quantifying Challenges in the Application of Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10252v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 03:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 10:07:46.177332
• Title: Quantifying Challenges in the Application of Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習における課題の定量化
• Authors: Antonia Gogoglou, C. Bayan Bruss, Brian Nguyen, Reza Sarshogh, Keegan E. Hines
• Abstract要約: 私たちは、一般的な埋め込みアプローチのセットに対して、アプリケーション指向の視点を提供します。 実世界のグラフ特性に関する表現力を評価する。 GRLアプローチは現実のシナリオでは定義が困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Representation Learning (GRL) has experienced significant progress as a means to extract structural information in a meaningful way for subsequent learning tasks. Current approaches including shallow embeddings and Graph Neural Networks have mostly been tested with node classification and link prediction tasks. In this work, we provide an application oriented perspective to a set of popular embedding approaches and evaluate their representational power with respect to real-world graph properties. We implement an extensive empirical data-driven framework to challenge existing norms regarding the expressive power of embedding approaches in graphs with varying patterns along with a theoretical analysis of the limitations we discovered in this process. Our results suggest that "one-to-fit-all" GRL approaches are hard to define in real-world scenarios and as new methods are being introduced they should be explicit about their ability to capture graph properties and their applicability in datasets with non-trivial structural differences.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習(grl)は、その後の学習タスクにおいて有意義な方法で構造情報を抽出する手段として大きな進歩を遂げている。 浅い埋め込みやグラフニューラルネットワークを含む現在のアプローチは、主にノード分類とリンク予測タスクでテストされてきた。 本研究では,一般的な組込みアプローチに対するアプリケーション指向の視点を提供し,その表現力と実世界のグラフ特性について評価する。 このプロセスで発見された制限の理論的解析とともに、パターンの異なるグラフに埋め込みアプローチの表現力に関する既存の規範に挑戦するために、広範な経験的データ駆動フレームワークを実装した。 GRLアプローチは実世界のシナリオでは定義が困難であり,新たな手法が導入されるにつれて,グラフ特性のキャプチャと,非自明な構造的差異を持つデータセットでの適用性について明確化する必要がある。

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