論文の概要: Sub-GMN: The Subgraph Matching Network Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00186v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 01:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:23:24.447464
• Title: Sub-GMN: The Subgraph Matching Network Model
• Title（参考訳）: Sub-GMN:Subgraph Matching Network Model
• Authors: Zixun Lan, Limin Yu, Linglong Yuan, Zili Wu, Fei Ma
• Abstract要約: エンド・ツー・エンド学習に基づくサブグラフマッチングタスクの近似手法であるsubgraph matching network (sub-gmn) を提案する。 まず、サブgmnはグラフ表現学習を使用してノードをノードレベルの埋め込みにマッピングし、メトリクス学習とアテンション機構を組み合わせて、データグラフとクエリグラフのマッチしたノードの関係をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.879819291429471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an end-to-end learning-based approximate method for subgraph matching task, called subgraph matching network (Sub-GMN). First, Sub-GMN uses graph representation learning to map nodes to node-level embedding, and then combines metric learning and attention mechanisms to model the relationship between matched nodes in the data graph and query graph. Compared with the previous GNNs-based method for subgraph matching task, Sub-GMN can obtain the node-to-node matching relationships and allow varying the input composed of query graph and data graph in the test phase, while previous GNNs-based methods for subgraph matching task can only match a fixed and unchanged subgraph and cannot output the node-to-node matching relationships. In this paper, there are two contribution. The first contribution is that Sub-GMN is the first learning based methods for subgraph matching task and can output node-to-node matching relationships. To our best knowledge, no learning based methods have been proposed in formal journals that match subgraphs, and output node-to-node matching relationships, while allow varying query and data graphes for subgraph matching task. The second contribution is that Sub-GMN has achieved better experimental results than previous GNNs-based method for subgraph matching task from the perspective of accuracy and running time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サブグラフマッチングネットワーク(Sub-GMN)と呼ばれるサブグラフマッチングタスクのエンドツーエンド学習に基づく近似手法を提案する。 まず、サブgmnはグラフ表現学習を使用してノードをノードレベルの埋め込みにマッピングし、メトリクス学習とアテンション機構を組み合わせて、データグラフとクエリグラフのマッチしたノードの関係をモデル化する。 従来のサブグラフマッチングタスクのgnnsベースの方法と比較して、sub-gmnはノード対ノードマッチング関係を取得して、クエリグラフとデータグラフからなる入力をテストフェーズで変更することが可能であり、従来のgnnsベースのサブグラフマッチングタスクの方法は固定および不変サブグラフのみをマッチングでき、ノード対ノードマッチング関係を出力することができない。 この論文には2つの貢献がある。 最初のコントリビューションは、Sub-GMNがサブグラフマッチングタスクのための最初の学習ベースのメソッドであり、ノード間マッチング関係を出力できることである。 我々の知る限り、グラフマッチングタスクのクエリやデータグラフの変化を許容しながら、ノード間マッチング関係を出力する形式的なジャーナルでは学習ベースの手法は提案されていない。 第2の貢献は、サブGMNが、精度と実行時間の観点から、従来のGNNベースのサブグラフマッチングタスクよりも優れた実験結果を得たことである。

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