論文の概要: Representation Learning of Graphs Using Graph Convolutional Multilayer
Networks Based on Motifs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15838v1
- Date: Fri, 31 Jul 2020 04:18:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 07:14:51.860634
- Title: Representation Learning of Graphs Using Graph Convolutional Multilayer
Networks Based on Motifs
- Title(参考訳): モチーフに基づくグラフ畳み込み多層ネットワークを用いたグラフの表現学習
- Authors: Xing Li, Wei Wei, Xiangnan Feng, Xue Liu, Zhiming Zheng
- Abstract要約: mGCMNはノードの特徴情報とグラフの高階局所構造を利用する新しいフレームワークである。
グラフニューラルネットワークの学習効率を大幅に改善し、新たな学習モードの確立を促進する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.823543937167848
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The graph structure is a commonly used data storage mode, and it turns out
that the low-dimensional embedded representation of nodes in the graph is
extremely useful in various typical tasks, such as node classification, link
prediction , etc. However, most of the existing approaches start from the
binary relationship (i.e., edges) in the graph and have not leveraged the
higher order local structure (i.e., motifs) of the graph. Here, we propose
mGCMN -- a novel framework which utilizes node feature information and the
higher order local structure of the graph to effectively generate node
embeddings for previously unseen data. Through research we have found that
different types of networks have different key motifs. And the advantages of
our method over the baseline methods have been demonstrated in a large number
of experiments on citation network and social network datasets. At the same
time, a positive correlation between increase of the classification accuracy
and the clustering coefficient is revealed. It is believed that using high
order structural information can truly manifest the potential of the network,
which will greatly improve the learning efficiency of the graph neural network
and promote a brand-new learning mode establishment.
- Abstract(参考訳): グラフ構造は一般的に使用されるデータ記憶モードであり、グラフ内のノードの低次元埋め込み表現は、ノード分類、リンク予測など、様々な典型的なタスクで非常に有用であることが判明した。
しかし、既存のアプローチのほとんどはグラフ内の二項関係(すなわちエッジ)から始まり、グラフの高階局所構造(すなわちモチーフ)を生かしていない。
本稿では,ノードの特徴情報とグラフの高次局所構造を利用して,それまで認識されていなかったデータに対してノード埋め込みを効果的に生成する新しいフレームワークmgcmnを提案する。
研究により、異なるタイプのネットワークには異なるキーモチーフがあることが判明した。
また,提案手法のベースライン法に対する利点は,引用ネットワークとソーシャルネットワークのデータセットに関する数多くの実験で実証されている。
同時に,分類精度の向上とクラスタリング係数との正の相関が明らかになった。
高次構造情報を用いることで、グラフニューラルネットワークの学習効率を大幅に向上させ、新たな学習モードの確立を促進することができると考えられる。
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