論文の概要: Amortized Probabilistic Detection of Communities in Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15727v3
- Date: Tue, 15 Jun 2021 08:07:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 22:19:04.333246
- Title: Amortized Probabilistic Detection of Communities in Graphs
- Title(参考訳): グラフにおけるコミュニティの補正確率検出
- Authors: Yueqi Wang, Yoonho Lee, Pallab Basu, Juho Lee, Yee Whye Teh, Liam
Paninski, Ari Pakman
- Abstract要約: そこで我々は,アモータイズされたコミュニティ検出のためのシンプルなフレームワークを提案する。
我々はGNNの表現力と最近のアモータイズクラスタリングの手法を組み合わせる。
我々は、合成および実データセットに関するフレームワークから、いくつかのモデルを評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.46170819501234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning community structures in graphs has broad applications across
scientific domains. While graph neural networks (GNNs) have been successful in
encoding graph structures, existing GNN-based methods for community detection
are limited by requiring knowledge of the number of communities in advance, in
addition to lacking a proper probabilistic formulation to handle uncertainty.
We propose a simple framework for amortized community detection, which
addresses both of these issues by combining the expressive power of GNNs with
recent methods for amortized clustering. Our models consist of a graph
representation backbone that extracts structural information and an amortized
clustering network that naturally handles variable numbers of clusters. Both
components combine into well-defined models of the posterior distribution of
graph communities and are jointly optimized given labeled graphs. At inference
time, the models yield parallel samples from the posterior of community labels,
quantifying uncertainty in a principled way. We evaluate several models from
our framework on synthetic and real datasets and demonstrate superior
performance to previous methods. As a separate contribution, we extend recent
amortized probabilistic clustering architectures by adding attention modules,
which yield further improvements on community detection tasks.
- Abstract(参考訳): グラフでコミュニティ構造を学ぶことは、科学領域にまたがる幅広い応用をもたらす。
グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ構造を符号化することに成功したが、既存のGNNベースのコミュニティ検出手法は、不確実性を扱うための適切な確率的定式化の欠如に加えて、予め多くのコミュニティの知識を必要とすることによって制限されている。
本稿では,gnnの表現力と近年のamortized clusteringの手法を組み合わせることで,これら2つの課題を解決する,amortized community detectionのためのシンプルなフレームワークを提案する。
私たちのモデルは、構造情報を抽出するグラフ表現バックボーンと、クラスタの可変数を自然に処理する償却クラスタリングネットワークで構成されています。
どちらのコンポーネントも、グラフコミュニティの後方分布のよく定義されたモデルに統合され、ラベル付きグラフに共同で最適化される。
推論時には、モデルがコミュニティラベルの後方から並列にサンプルを生成し、不確かさを原理的に定量化する。
合成および実データ集合のフレームワークから複数のモデルを評価し,従来の手法よりも優れた性能を示す。
別途,アテンションモジュールを追加することで,近年のamortized probabilistic clusteringアーキテクチャを拡張し,コミュニティ検出タスクをさらに改善した。
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