論文の概要: DA-HGT: Domain Adaptive Heterogeneous Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05688v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 14:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:35:14.135777
• Title: DA-HGT: Domain Adaptive Heterogeneous Graph Transformer
• Title（参考訳）: DA-HGT:ドメイン適応不均一グラフ変換器
• Authors: Tiancheng Huang, Ke Xu, Donglin Wang
• Abstract要約: 異種情報ネットワーク(HIN)間のドメインシフトを処理するための新しいドメイン適応型異種グラフトランス(DA-HGT)を提案する。 DA-HGTは、2つのHINにおいて同一のノードとエッジの分布を調整するだけでなく、知識伝達の性能を向上させるために異なるタイプのノードとエッジをフル活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.641277509434772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation using graph networks is to learn label-discriminative and network-invariant node embeddings by sharing graph parameters. Most existing works focus on domain adaptation of homogeneous networks, and just a few works begin to study heterogeneous cases that only consider the shared node types but ignore the private node types in individual networks. However, for a given source and target heterogeneous networks, they generally contain shared and private node types, where private types bring an extra challenge for graph domain adaptation. In this paper, we investigate Heterogeneous Information Networks (HINs) with partial shared node types and propose a novel domain adaptive heterogeneous graph transformer (DA-HGT) to handle the domain shift between them. DA-HGT can not only align the distributions of identical-type nodes and edges in two HINs but also make full use of different-type nodes and edges to improve the performance of knowledge transfer. Extensive experiments on several datasets demonstrate that DA-HGT can outperform state-of-the-art methods in various domain adaptation tasks across heterogeneous networks.
• Abstract（参考訳）: グラフネットワークを用いたドメイン適応は、グラフパラメータを共有することでラベル識別ノードとネットワーク不変ノードの埋め込みを学習する。 既存の作品の多くは均質ネットワークのドメイン適応に焦点を当てており、共有ノードタイプのみを考慮しつつ、個々のネットワーク内のプライベートノードタイプを無視する異質なケースを研究し始めた作品も少なくない。 しかし、特定のソースとターゲットの異種ネットワークでは、一般に共有ノードタイプとプライベートノードタイプが含まれており、プライベートタイプはグラフドメイン適応に余分な困難をもたらす。 本稿では、部分共有ノード型を持つ異種情報ネットワーク(HIN)について検討し、その間のドメインシフトを処理するための新しいドメイン適応異種グラフ変換器(DA-HGT)を提案する。 DA-HGTは、2つのHINにおいて同一のノードとエッジの分布を調整するだけでなく、知識伝達の性能を向上させるために異なるタイプのノードとエッジをフル活用する。 いくつかのデータセットに対する大規模な実験により、DA-HGTは異種ネットワークをまたいだ様々な領域適応タスクにおいて最先端の手法より優れていることが示された。

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