論文の概要: High-Order Relation Construction and Mining for Graph Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04348v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 03:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:29:15.051702
• Title: High-Order Relation Construction and Mining for Graph Matching
• Title（参考訳）: グラフマッチングのための高次関係構築とマイニング
• Authors: Hui Xu, Liyao Xiang, Youmin Le, Xiaoying Gan, Yuting Jia, Luoyi Fu, Xinbing Wang
• Abstract要約: 高次情報を記述するために、反復線グラフが最初に導入された。 本稿では,HGMN(High-order Graph Matching Network)と呼ばれる新しいグラフマッチング手法を提案する。 実用的な制約を課すことで、HGMNは大規模グラフに拡張性を持たせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.880853889521845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph matching pairs corresponding nodes across two or more graphs. The problem is difficult as it is hard to capture the structural similarity across graphs, especially on large graphs. We propose to incorporate high-order information for matching large-scale graphs. Iterated line graphs are introduced for the first time to describe such high-order information, based on which we present a new graph matching method, called High-order Graph Matching Network (HGMN), to learn not only the local structural correspondence, but also the hyperedge relations across graphs. We theoretically prove that iterated line graphs are more expressive than graph convolution networks in terms of aligning nodes. By imposing practical constraints, HGMN is made scalable to large-scale graphs. Experimental results on a variety of settings have shown that, HGMN acquires more accurate matching results than the state-of-the-art, verifying our method effectively captures the structural similarity across different graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフマッチングペア 2つ以上のグラフにまたがる対応するノード。 問題は、特に大きなグラフにおいて、グラフ全体の構造的類似性を捉えるのが難しいためである。 本稿では,大規模グラフのマッチングに高次情報を導入することを提案する。 高次グラフマッチングネットワーク(high-order graph matching network, hgmn)と呼ばれる新しいグラフマッチング手法を導入し、局所構造対応だけでなく、グラフ間のハイパーエッジ関係も学習する。 我々は,反復線グラフがノードの整合性においてグラフ畳み込みネットワークよりも表現力が高いことを理論的に証明する。 実用的な制約を課すことで、HGMNは大規模グラフにスケーラブルになる。 実験結果から,HGMNは最先端技術よりも正確なマッチング結果を得ることで,異なるグラフ間の構造的類似性を効果的に把握できることが判明した。

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