論文の概要: Ranking Structured Objects with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08869v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 14:40:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 10:18:31.151682
• Title: Ranking Structured Objects with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる構造化オブジェクトのランク付け
• Authors: Clemens Damke and Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: RankGNNはグラフ間のペアワイズ選好のセットでトレーニングされており、一方が他方よりも好まれていることを示唆している。 この問題の実用的な適用の1つは薬剤の候補者の大規模なコレクションの最も有望な分子を見つけたいと思う薬剤のスクリーニングです。 提案するペアワイズrankgnnアプローチが,平均的なポイントワイズベースラインアプローチのランキング性能を有意に上回っているか,少なくとも同等であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been successfully applied in many structured data domains, with applications ranging from molecular property prediction to the analysis of social networks. Motivated by the broad applicability of GNNs, we propose the family of so-called RankGNNs, a combination of neural Learning to Rank (LtR) methods and GNNs. RankGNNs are trained with a set of pair-wise preferences between graphs, suggesting that one of them is preferred over the other. One practical application of this problem is drug screening, where an expert wants to find the most promising molecules in a large collection of drug candidates. We empirically demonstrate that our proposed pair-wise RankGNN approach either significantly outperforms or at least matches the ranking performance of the naive point-wise baseline approach, in which the LtR problem is solved via GNN-based graph regression.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、分子特性の予測からソーシャルネットワークの分析まで、多くの構造化データ領域でうまく適用されている。 GNNの幅広い適用性に触発された我々は、ニューラルネットワークとRange(LtR)メソッドとGNNを組み合わせた、いわゆるRangeGNNのファミリーを提案する。 RankGNNはグラフ間のペアワイズ選好のセットでトレーニングされており、一方が他方よりも好まれていることを示唆している。 この問題の実用的な応用の1つは薬物スクリーニングであり、専門家は大量の薬物候補の中から最も有望な分子を見つけたいと考えている。 提案手法は,LtR問題をGNNに基づくグラフ回帰法により解き,提案手法が有意な性能を示すか,あるいは少なくとも有意な点次ベースライン手法のランク付け性能と一致するかを示す。

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