論文の概要: Graph Clustering with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16904v2
- Date: Tue, 5 Jul 2022 10:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 05:21:46.743026
- Title: Graph Clustering with Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるグラフクラスタリング
- Authors: Anton Tsitsulin, John Palowitch, Bryan Perozzi, Emmanuel M\"uller
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ解析タスクにおいて最先端の結果を得た。
グラフクラスタリングのようなグラフ上の教師なしの問題は、GNNの進歩に対してより抵抗性があることが証明されている。
本稿では,クラスタリング品質のモジュラリティ尺度にインスパイアされた教師なしプール手法であるDeep Modularity Networks (DMoN)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.305362965553278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved state-of-the-art results on many
graph analysis tasks such as node classification and link prediction. However,
important unsupervised problems on graphs, such as graph clustering, have
proved more resistant to advances in GNNs. Graph clustering has the same
overall goal as node pooling in GNNs - does this mean that GNN pooling methods
do a good job at clusterings graphs?
Surprisingly, the answer is no - current GNN pooling methods often fail to
recover the cluster structure in cases where simple baselines, such as k-means
applied on learned representations, work well. We investigate further by
carefully designing a set of experiments to study different signal-to-noise
scenarios both in graph structure and attribute data. To address these methods'
poor performance in clustering, we introduce Deep Modularity Networks (DMoN),
an unsupervised pooling method inspired by the modularity measure of clustering
quality, and show how it tackles recovery of the challenging clustering
structure of real-world graphs. Similarly, on real-world data, we show that
DMoN produces high quality clusters which correlate strongly with ground truth
labels, achieving state-of-the-art results with over 40% improvement over other
pooling methods across different metrics.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類やリンク予測といった多くのグラフ解析タスクにおいて,最先端の結果を得た。
しかし、グラフクラスタリングのようなグラフ上の重要な教師なしの問題は、GNNの進歩に抵抗性があることが証明されている。
グラフクラスタリングはGNNのノードプーリングと同じ目標を持っていますが、これはGNNプーリングメソッドがクラスタリンググラフでうまく機能することを意味していますか?
現在のGNNプーリングメソッドは、学習した表現に適用されるk-meansのような単純なベースラインがうまく機能する場合、クラスタ構造を回復できないことが多い。
グラフ構造と属性データの両方において異なる信号対雑音のシナリオを研究するための一連の実験を慎重に設計してさらに検討する。
クラスタリングにおけるこれらの手法の貧弱な性能に対処するため,クラスタリング品質のモジュラリティ尺度にインスパイアされた教師なしプーリング手法であるDeep Modularity Networks (DMoN)を導入し,実際のグラフのクラスタリング構造の回復にどのように取り組むかを示す。
同様に、実世界のデータでは、DMoNは、地上の真理ラベルと強く相関する高品質なクラスタを生成し、異なるメトリクスにわたる他のプール手法よりも40%以上改善された最先端の結果を達成する。
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