論文の概要: OFFER: A Motif Dimensional Framework for Network Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12010v1
- Date: Thu, 27 Aug 2020 09:27:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 08:38:11.292835
- Title: OFFER: A Motif Dimensional Framework for Network Representation Learning
- Title（参考訳）: OFFER:ネットワーク表現学習のためのモチーフ次元フレームワーク
- Authors: Shuo Yu, Feng Xia, Jin Xu, Zhikui Chen and Ivan Lee
- Abstract要約: グラフ学習の有効性はOFFERによって改善できる。
ネットワークモチーフの次元からアクセラレーション手順を適用する。
4つの人気のあるネットワーク表現アルゴリズムを修正・検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.99388134351001
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aiming at better representing multivariate relationships, this paper
investigates a motif dimensional framework for higher-order graph learning. The
graph learning effectiveness can be improved through OFFER. The proposed
framework mainly aims at accelerating and improving higher-order graph learning
results. We apply the acceleration procedure from the dimensional of network
motifs. Specifically, the refined degree for nodes and edges are conducted in
two stages: (1) employ motif degree of nodes to refine the adjacency matrix of
the network; and (2) employ motif degree of edges to refine the transition
probability matrix in the learning process. In order to assess the efficiency
of the proposed framework, four popular network representation algorithms are
modified and examined. By evaluating the performance of OFFER, both link
prediction results and clustering results demonstrate that the graph
representation learning algorithms enhanced with OFFER consistently outperform
the original algorithms with higher efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量関係をよりよく表現することを目指して,高次グラフ学習のためのモチーフ次元フレームワークについて検討する。
グラフ学習の有効性はOFFERによって改善できる。
提案フレームワークは主に高次グラフ学習の高速化と改善を目的としている。
ネットワークモチーフの次元から加速度法を適用する。
具体的には、ノードとエッジの洗練度を、(1)ネットワークの隣接行列を洗練させるためにノードのモチーフ度、(2)学習過程における遷移確率行列を洗練するためにエッジのモチーフ度を用いて2段階に分けて行う。
提案手法の効率性を評価するため、4つの一般的なネットワーク表現アルゴリズムを修正・検討した。
提案の性能を評価することにより、リンク予測結果とクラスタリング結果の両方が、拡張されたグラフ表現学習アルゴリズムが、元のアルゴリズムを高い効率で一貫して上回っていることを示す。
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