論文の概要: Unsupervised Constrained Community Detection via Self-Expressive Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14078v2
• Date: Tue, 19 Oct 2021 04:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:57:52.788069
• Title: Unsupervised Constrained Community Detection via Self-Expressive Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 自己表現型グラフニューラルネットワークによる教師なしコミュニティ検出
• Authors: Sambaran Bandyopadhyay, Vishal Peter
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やリンク予測など、複数のグラフ下流タスクで有望なパフォーマンスを達成することができる。 伝統的に、GNNは半教師付きまたは自己教師型損失関数で訓練され、その後、クラスタリングアルゴリズムを適用してコミュニティを検出する。 我々のソリューションはエンドツーエンドでトレーニングされ、複数の公開データセット上で最先端のコミュニティ検出のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.209458751421018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are able to achieve promising performance on multiple graph downstream tasks such as node classification and link prediction. Comparatively lesser work has been done to design GNNs which can operate directly for community detection on graphs. Traditionally, GNNs are trained on a semi-supervised or self-supervised loss function and then clustering algorithms are applied to detect communities. However, such decoupled approaches are inherently sub-optimal. Designing an unsupervised loss function to train a GNN and extract communities in an integrated manner is a fundamental challenge. To tackle this problem, we combine the principle of self-expressiveness with the framework of self-supervised graph neural network for unsupervised community detection for the first time in literature. Our solution is trained in an end-to-end fashion and achieves state-of-the-art community detection performance on multiple publicly available datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やリンク予測など、複数のグラフ下流タスクで有望なパフォーマンスを達成することができる。 グラフ上でのコミュニティ検出を直接操作可能なGNNの設計には,比較的少ない作業が実施されている。 伝統的に、GNNは半教師付きまたは自己教師型損失関数で訓練され、その後、クラスタリングアルゴリズムを適用してコミュニティを検出する。 しかし、そのような分離アプローチは本質的に最適ではない。 GNNを訓練し、コミュニティを統合的に抽出するための教師なし損失関数の設計は、根本的な課題である。 この問題に対処するため,本稿では,自己表現性の原理と,教師なしコミュニティ検出のための自己教師付きグラフニューラルネットワークの枠組みを組み合わせる。 我々のソリューションはエンドツーエンドでトレーニングされ、複数の公開データセット上で最先端のコミュニティ検出のパフォーマンスを達成する。

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