論文の概要: Signed Graph Diffusion Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14191v1
- Date: Mon, 28 Dec 2020 11:08:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 10:55:13.935225
- Title: Signed Graph Diffusion Network
- Title(参考訳): 符号付きグラフ拡散ネットワーク
- Authors: Jinhong Jung, Jaemin Yoo, U Kang
- Abstract要約: サイン付きソーシャルグラフが与えられたら、適切なノード表現を学習して、エッジの欠落の兆候を推測するにはどうすればよいのか?
署名ソーシャルグラフにおけるリンクサイン予測のためのエンドツーエンドノード表現学習を実現する新しいグラフニューラルネットワークであるSigned Graph Diffusion Network(SGDNet)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.20546861491478
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given a signed social graph, how can we learn appropriate node
representations to infer the signs of missing edges? Signed social graphs have
received considerable attention to model trust relationships. Learning node
representations is crucial to effectively analyze graph data, and various
techniques such as network embedding and graph convolutional network (GCN) have
been proposed for learning signed graphs. However, traditional network
embedding methods are not end-to-end for a specific task such as link sign
prediction, and GCN-based methods suffer from a performance degradation problem
when their depth increases. In this paper, we propose Signed Graph Diffusion
Network (SGDNet), a novel graph neural network that achieves end-to-end node
representation learning for link sign prediction in signed social graphs. We
propose a random walk technique specially designed for signed graphs so that
SGDNet effectively diffuses hidden node features. Through extensive
experiments, we demonstrate that SGDNet outperforms state-of-the-art models in
terms of link sign prediction accuracy.
- Abstract(参考訳): サイン付きソーシャルグラフが与えられたら、適切なノード表現を学習すれば、エッジの欠落の兆候を推測できるだろうか?
サイン入りソーシャルグラフは信頼関係のモデル化にかなりの注目を集めている。
ノード表現の学習はグラフデータを効果的に解析するために重要であり、符号付きグラフの学習にはネットワーク埋め込みやグラフ畳み込みネットワーク(GCN)といった様々な手法が提案されている。
しかし、従来のネットワーク埋め込み手法はリンクサイン予測のような特定のタスクのエンドツーエンドではないため、GCNベースの手法は深さが大きくなると性能劣化に悩まされる。
本稿では,サイン付きソーシャルグラフにおけるリンクサイン予測のためのエンドツーエンドノード表現学習を実現する新しいグラフニューラルネットワークであるSigned Graph Diffusion Network (SGDNet)を提案する。
本稿では,SGDNetが隠れノード機能を効果的に拡散させるために,署名付きグラフ用に特別に設計されたランダムウォーク手法を提案する。
広範な実験を通じて,sgdnetがリンク符号予測精度で最先端モデルを上回ることを実証した。
関連論文リスト
- DropEdge not Foolproof: Effective Augmentation Method for Signed Graph Neural Networks [11.809853547011704]
本論文では, 有意または負の符号でマークされたエッジを用いて, 親和性や敵意関係をモデル化した有意グラフについて論じる。
著者らはこれらの問題に対処するためにデータ拡張(DA)技術を提案する。
彼らはSigned Graph Augmentation (SGA)フレームワークを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T09:13:23Z) - MentorGNN: Deriving Curriculum for Pre-Training GNNs [61.97574489259085]
本稿では,グラフ間のGNNの事前学習プロセスの監視を目的とした,MentorGNNというエンドツーエンドモデルを提案する。
我々は、事前学習したGNNの一般化誤差に自然かつ解釈可能な上限を導出することにより、関係データ(グラフ)に対するドメイン適応の問題に新たな光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-21T15:12:08Z) - Learning Graph Structure from Convolutional Mixtures [119.45320143101381]
本稿では、観測されたグラフと潜伏グラフのグラフ畳み込み関係を提案し、グラフ学習タスクをネットワーク逆(デコンボリューション)問題として定式化する。
固有分解に基づくスペクトル法の代わりに、近似勾配反復をアンロール・トランケートして、グラフデコンボリューションネットワーク(GDN)と呼ばれるパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャに到達させる。
GDNは、教師付き方式でグラフの分布を学習し、損失関数を適応させることでリンク予測やエッジウェイト回帰タスクを実行し、本質的に帰納的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T14:08:15Z) - Neural Graph Matching for Pre-training Graph Neural Networks [72.32801428070749]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのモデリングにおいて強力な能力を示している。
GMPTと呼ばれる新しいグラフマッチングベースのGNN事前学習フレームワークを提案する。
提案手法は,完全自己指導型プレトレーニングと粗粒型プレトレーニングに適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T09:53:53Z) - wsGAT: Weighted and Signed Graph Attention Networks for Link Prediction [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの表現を学習し、現実世界の多くの問題に取り組むために広く利用されている。
我々は,グラフアテンションネットワーク(GAT)層の拡張であるwsGATを提案し,符号付きおよび重み付きリンクでグラフを処理する。
以上の結果から,wsGAT層を用いたモデルはGCNII層やSGCN層よりも優れており,符号付き重みが予測されると性能が低下しないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T12:07:51Z) - GraphMI: Extracting Private Graph Data from Graph Neural Networks [59.05178231559796]
GNNを反転させてトレーニンググラフのプライベートグラフデータを抽出することを目的とした textbfGraph textbfModel textbfInversion attack (GraphMI) を提案する。
具体的には,グラフ特徴の空間性と滑らかさを保ちながら,グラフエッジの離散性に対処する勾配モジュールを提案する。
エッジ推論のためのグラフトポロジ、ノード属性、ターゲットモデルパラメータを効率的に活用するグラフ自動エンコーダモジュールを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T07:07:52Z) - Learning Graph Representations [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、大きな動的グラフデータセットに対する洞察を得るための効率的な方法である。
本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークのオートエンコーダとソーシャル・テンポラル・グラフ・ニューラルネットワークについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T12:07:55Z) - Self-supervised Graph Representation Learning via Bootstrapping [35.56360622521721]
深層グラフブートストラップ(DGB)の自己教師付きグラフ表現法を提案する。
DGBは、オンラインとターゲットの2つのニューラルネットワークで構成されており、その入力は初期グラフの異なる拡張ビューである。
その結果、教師なしの方法で負の例を伴わずにグラフ表現を学習できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T14:47:29Z) - Co-embedding of Nodes and Edges with Graph Neural Networks [13.020745622327894]
グラフ埋め込みは、高次元および非ユークリッド特徴空間でデータ構造を変換しエンコードする方法である。
CensNetは一般的なグラフ埋め込みフレームワークで、ノードとエッジの両方を潜在機能空間に埋め込む。
提案手法は,4つのグラフ学習課題における最先端のパフォーマンスを達成または一致させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T22:39:31Z) - Contrastive and Generative Graph Convolutional Networks for Graph-based
Semi-Supervised Learning [64.98816284854067]
グラフベースのSemi-Supervised Learning (SSL)は、少数のラベル付きデータのラベルをグラフ経由で残りの巨大なラベル付きデータに転送することを目的としている。
本稿では,データ類似性とグラフ構造を両立させ,監視信号の強化を図るため,新しいGCNベースのSSLアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-15T13:59:28Z) - Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph
Link Prediction [69.1473775184952]
数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。
我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。
我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:42:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。