論文の概要: Topology-Aware Graph Pooling Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09834v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 20:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:19:32.307169
• Title: Topology-Aware Graph Pooling Networks
• Title（参考訳）: トポロジー対応グラフプーリングネットワーク
• Authors: Hongyang Gao, Yi Liu, and Shuiwang Ji
• Abstract要約: ポーリング操作はコンピュータビジョンや自然言語処理タスクに有効である。 グラフデータ上でプーリング操作を実行する上での課題のひとつは、グラフ上で明確に定義されていない局所性の欠如である。 本稿では,グラフトポロジを明示的に考慮したトポロジ対応プーリング(TAP)層を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.9008939769679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pooling operations have shown to be effective on computer vision and natural language processing tasks. One challenge of performing pooling operations on graph data is the lack of locality that is not well-defined on graphs. Previous studies used global ranking methods to sample some of the important nodes, but most of them are not able to incorporate graph topology. In this work, we propose the topology-aware pooling (TAP) layer that explicitly considers graph topology. Our TAP layer is a two-stage voting process that selects more important nodes in a graph. It first performs local voting to generate scores for each node by attending each node to its neighboring nodes. The scores are generated locally such that topology information is explicitly considered. In addition, graph topology is incorporated in global voting to compute the importance score of each node globally in the entire graph. Altogether, the final ranking score for each node is computed by combining its local and global voting scores. To encourage better graph connectivity in the sampled graph, we propose to add a graph connectivity term to the computation of ranking scores. Results on graph classification tasks demonstrate that our methods achieve consistently better performance than previous methods.
• Abstract（参考訳）: プーリング操作は、コンピュータビジョンや自然言語処理タスクに有効であることが示されている。 グラフデータでプーリング操作を実行する際の課題のひとつは、グラフ上で明確に定義されていない局所性の欠如である。 以前の研究では、グローバルランキング法を使って重要なノードのいくつかをサンプリングしていたが、ほとんどのノードはグラフトポロジーを組み込むことができない。 本研究では,グラフトポロジを明示的に考慮したトポロジ対応プーリング(TAP)層を提案する。 我々のTAP層は2段階の投票プロセスであり、グラフ内のより重要なノードを選択する。 まずローカル投票を行い、隣接するノードに各ノードが参加することで各ノードのスコアを生成する。 スコアは局所的に生成され、トポロジー情報が明示的に考慮される。 さらに、グラフトポロジーはグローバル投票に組み込まれ、グラフ全体における各ノードの重要性スコアを計算する。 また、各ノードの最終的なランキングスコアは、そのローカルとグローバルの投票スコアを組み合わせて計算される。 グラフのグラフ接続性を向上させるために,評価スコアの計算にグラフ接続性という用語を追加することを提案する。 グラフ分類タスクの結果から,本手法は従来手法よりも一貫した性能が得られることが示された。

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