論文の概要: Combinatorial Learning of Graph Edit Distance via Dynamic Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15039v2
• Date: Tue, 1 Dec 2020 02:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:40:18.869889
• Title: Combinatorial Learning of Graph Edit Distance via Dynamic Embedding
• Title（参考訳）: 動的埋め込みによるグラフ編集距離の組合せ学習
• Authors: Runzhong Wang, Tianqi Zhang, Tianshu Yu, Junchi Yan, Xiaokang Yang
• Abstract要約: 本稿では,従来の検索手法による編集経路の解釈可能性を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 動的プログラミングにインスパイアされたノードレベルの埋め込みは、動的再利用方式で指定され、サブ最適分岐がプルーニングされることが推奨される。 異なるグラフデータセットを用いた実験結果から,A* の探索処理は精度を犠牲にすることなく極めて容易であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.49014907941891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Edit Distance (GED) is a popular similarity measurement for pairwise graphs and it also refers to the recovery of the edit path from the source graph to the target graph. Traditional A* algorithm suffers scalability issues due to its exhaustive nature, whose search heuristics heavily rely on human prior knowledge. This paper presents a hybrid approach by combing the interpretability of traditional search-based techniques for producing the edit path, as well as the efficiency and adaptivity of deep embedding models to achieve a cost-effective GED solver. Inspired by dynamic programming, node-level embedding is designated in a dynamic reuse fashion and suboptimal branches are encouraged to be pruned. To this end, our method can be readily integrated into A* procedure in a dynamic fashion, as well as significantly reduce the computational burden with a learned heuristic. Experimental results on different graph datasets show that our approach can remarkably ease the search process of A* without sacrificing much accuracy. To our best knowledge, this work is also the first deep learning-based GED method for recovering the edit path.
• Abstract（参考訳）: グラフ編集距離 (Graph Edit Distance, GED) は、ペアグラフの類似度測定として人気があり、ソースグラフからターゲットグラフへの編集パスの回復も指している。 従来のa*アルゴリズムは、探索ヒューリスティックが人間の事前知識に大きく依存しているため、拡張性の問題に苦しんでいる。 本稿では,従来の検索に基づく編集パス作成手法の解釈可能性と,コスト効率の高いgedソルバを実現するための深層埋め込みモデルの効率と適応性を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 動的プログラミングにインスパイアされたノードレベルの埋め込みは、動的再利用方式で指定され、サブ最適分岐がプルーニングされる。 この目的のために,本手法は動的にA*プロシージャに容易に組み込むことができ,学習ヒューリスティックによる計算負担を大幅に削減することができる。 異なるグラフデータセットを用いた実験結果から,A* の探索処理は精度を犠牲にすることなく極めて容易であることがわかった。 我々の知る限りでは、この研究は編集パスを復元する最初のディープラーニングベースのGED手法でもある。

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