論文の概要: Graph embedding using multi-layer adjacent point merging model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14773v2
• Date: Wed, 17 Feb 2021 06:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 05:48:35.306531
• Title: Graph embedding using multi-layer adjacent point merging model
• Title（参考訳）: 多層隣接点マージモデルを用いたグラフ埋め込み
• Authors: Jianming Huang, Hiroyuki Kasai
• Abstract要約: 本稿では, 隣接した多層マージ点モデルを用いたグラフ埋め込み手法を提案する。 この埋め込み手法により、列車データから異なるサブグラフパターンを抽出できる。 数値解析により,提案手法が多くの最先端手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.706877029336415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For graph classification tasks, many traditional kernel methods focus on measuring the similarity between graphs. These methods have achieved great success on resolving graph isomorphism problems. However, in some classification problems, the graph class depends on not only the topological similarity of the whole graph, but also constituent subgraph patterns. To this end, we propose a novel graph embedding method using a multi-layer adjacent point merging model. This embedding method allows us to extract different subgraph patterns from train-data. Then we present a flexible loss function for feature selection which enhances the robustness of our method for different classification problems. Finally, numerical evaluations demonstrate that our proposed method outperforms many state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフ分類タスクでは、従来のカーネルメソッドの多くはグラフ間の類似度を測定することに重点を置いている。 これらの手法はグラフ同型問題の解法において大きな成功を収めた。 しかし、いくつかの分類問題では、グラフクラスはグラフ全体の位相的類似性だけでなく、構成部分グラフパターンにも依存する。 そこで本研究では,多層隣接点マージモデルを用いた新しいグラフ埋め込み手法を提案する。 この埋め込み手法により、列車データから異なるサブグラフパターンを抽出できる。 そこで,本手法のロバスト性を高める特徴選択のためのフレキシブル損失関数を提案する。 最後に,提案手法が最先端手法よりも優れていることを示す数値評価を行った。

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