論文の概要: Hierarchical Adaptive Pooling by Capturing High-order Dependency for Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05960v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 06:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:15:46.445543
• Title: Hierarchical Adaptive Pooling by Capturing High-order Dependency for Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習のための高次依存性獲得による階層的適応プール
• Authors: Ning Liu, Songlei Jian, Dongsheng Li, Yiming Zhang, Zhiquan Lai, Hongzuo Xu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)はノードレベルのグラフ表現学習タスクでグラフ構造化データを扱うのに十分成熟していることが証明されている。 本稿では,グラフ構造に適応する階層型グラフレベルの表現学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.423192209359158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNN) have been proven to be mature enough for handling graph-structured data on node-level graph representation learning tasks. However, the graph pooling technique for learning expressive graph-level representation is critical yet still challenging. Existing pooling methods either struggle to capture the local substructure or fail to effectively utilize high-order dependency, thus diminishing the expression capability. In this paper we propose HAP, a hierarchical graph-level representation learning framework, which is adaptively sensitive to graph structures, i.e., HAP clusters local substructures incorporating with high-order dependencies. HAP utilizes a novel cross-level attention mechanism MOA to naturally focus more on close neighborhood while effectively capture higher-order dependency that may contain crucial information. It also learns a global graph content GCont that extracts the graph pattern properties to make the pre- and post-coarsening graph content maintain stable, thus providing global guidance in graph coarsening. This novel innovation also facilitates generalization across graphs with the same form of features. Extensive experiments on fourteen datasets show that HAP significantly outperforms twelve popular graph pooling methods on graph classification task with an maximum accuracy improvement of 22.79%, and exceeds the performance of state-of-the-art graph matching and graph similarity learning algorithms by over 3.5% and 16.7%.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はノードレベルのグラフ表現学習タスクでグラフ構造化データを扱うのに十分成熟していることが証明されている。 しかし、表現力のあるグラフレベルの表現を学ぶためのグラフプーリング技術は、依然として困難である。 既存のプーリング手法は、局所的なサブ構造を捕捉するのに苦労するか、高階依存を効果的に利用できないか、表現能力を低下させる。 本稿では,グラフ構造に適応的に敏感な階層型グラフレベル表現学習フレームワークhapを提案する。 HAPは、新しいクロスレベルアテンション機構MOAを利用して、重要な情報を含む高次依存を効果的に捉えながら、近隣に自然に集中する。 また、グラフパターン特性を抽出して、前と後のグラフコンテンツを安定させるグローバルグラフコンテンツGContを学習し、グラフ粗化のグローバルガイダンスを提供する。 この新たなイノベーションは、同じ形式の特徴を持つグラフをまたいだ一般化も促進する。 14のデータセットに対する大規模な実験により、HAPは最大精度22.79%のグラフ分類タスクにおいて12のグラフプーリング法を著しく上回り、最先端のグラフマッチングとグラフ類似性学習アルゴリズムのパフォーマンスを3.5%以上16.7%以上上回った。

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