論文の概要: Wasserstein diffusion on graphs with missing attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03450v1
• Date: Sat, 6 Feb 2021 00:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:04:59.585947
• Title: Wasserstein diffusion on graphs with missing attributes
• Title（参考訳）: 失属性グラフ上のwasserstein拡散
• Authors: Zhixian Chen, Tengfei Ma, Yangqiu Song, Yang Wang
• Abstract要約: 本稿では,ノード表現学習フレームワークであるワッサーシュタイングラフ拡散(WGD)を提案し,問題を緩和する。 提案手法は,特徴量計算の代わりに,欠落した属性グラフからノード表現を直接学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.153052525001264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing node attributes is a common problem in real-world graphs. Graph neural networks have been demonstrated powerful in graph representation learning, however, they rely heavily on the completeness of graph information. Few of them consider the incomplete node attributes, which can bring great damage to the performance in practice. In this paper, we propose an innovative node representation learning framework, Wasserstein graph diffusion (WGD), to mitigate the problem. Instead of feature imputation, our method directly learns node representations from the missing-attribute graphs. Specifically, we extend the message passing schema in general graph neural networks to a Wasserstein space derived from the decomposition of attribute matrices. We test WGD in node classification tasks under two settings: missing whole attributes on some nodes and missing only partial attributes on all nodes. In addition, we find WGD is suitable to recover missing values and adapt it to tackle matrix completion problems with graphs of users and items. Experimental results on both tasks demonstrate the superiority of our method.
• Abstract（参考訳）: ノード属性の欠落は、現実世界のグラフでよくある問題です。 グラフニューラルネットワークはグラフ表現学習において強力であるが、グラフ情報の完全性に大きく依存している。 実際にはパフォーマンスに大きなダメージを与える可能性がある、不完全なノード属性を考える人は少ない。 本稿では,この問題を軽減するために,革新的なノード表現学習フレームワークwasserstein graph diffusion (wgd)を提案する。 特徴インプテーションの代わりに,本手法は欠落グラフから直接ノード表現を学習する。 具体的には、一般的なグラフニューラルネットワークにおけるメッセージパッシングスキーマを属性行列の分解に由来するWasserstein空間に拡張する。 我々は、ノード分類タスクでwgdを2つの設定でテストした。 さらに、WGDは欠落した値を回復し、ユーザーやアイテムのグラフでマトリックス補完の問題に取り組むのに適しています。 両タスクの実験結果は,本手法の優位性を示した。

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