論文の概要: A Robust and Generalized Framework for Adversarial Graph Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10651v1
• Date: Sat, 22 May 2021 07:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:56:08.803677
• Title: A Robust and Generalized Framework for Adversarial Graph Embedding
• Title（参考訳）: 逆グラフ埋め込みのためのロバストで一般化されたフレームワーク
• Authors: Jianxin Li, Xingcheng Fu, Hao Peng, Senzhang Wang, Shijie Zhu, Qingyun Sun, Philip S. Yu, Lifang He
• Abstract要約: 本稿では,AGE という逆グラフ埋め込みのための頑健なフレームワークを提案する。 AGEは、暗黙の分布から強化された負のサンプルとして偽の隣接ノードを生成する。 本フレームワークでは,3種類のグラフデータを扱う3つのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.37228022428663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph embedding is essential for graph mining tasks. With the prevalence of graph data in real-world applications, many methods have been proposed in recent years to learn high-quality graph embedding vectors various types of graphs. However, most existing methods usually randomly select the negative samples from the original graph to enhance the training data without considering the noise. In addition, most of these methods only focus on the explicit graph structures and cannot fully capture complex semantics of edges such as various relationships or asymmetry. In order to address these issues, we propose a robust and generalized framework for adversarial graph embedding based on generative adversarial networks. Inspired by generative adversarial network, we propose a robust and generalized framework for adversarial graph embedding, named AGE. AGE generates the fake neighbor nodes as the enhanced negative samples from the implicit distribution, and enables the discriminator and generator to jointly learn each node's robust and generalized representation. Based on this framework, we propose three models to handle three types of graph data and derive the corresponding optimization algorithms, i.e., UG-AGE and DG-AGE for undirected and directed homogeneous graphs, respectively, and HIN-AGE for heterogeneous information networks. Extensive experiments show that our methods consistently and significantly outperform existing state-of-the-art methods across multiple graph mining tasks, including link prediction, node classification, and graph reconstruction.
• Abstract（参考訳）: グラフ埋め込みはグラフマイニングに不可欠である。 近年,実世界におけるグラフデータの普及に伴い,高品質なグラフ埋め込みベクトルを学習するための手法が数多く提案されている。 しかし、既存の手法のほとんどは、ノイズを考慮せずにトレーニングデータを強化するために、元のグラフから負のサンプルをランダムに選択する。 加えて、これらの手法のほとんどは明示的なグラフ構造のみに焦点を当てており、様々な関係や非対称性のような辺の複雑な意味論を完全に捉えることができない。 これらの問題に対処するために,生成的逆数ネットワークに基づく逆数グラフ埋め込みのための堅牢で一般化されたフレームワークを提案する。 生成逆数ネットワークに着想を得て, AGE という逆数グラフ埋め込みのための堅牢で一般化されたフレームワークを提案する。 AGEは、暗黙の分布から強化された負のサンプルとして偽の隣接ノードを生成し、識別器とジェネレータがそれぞれのノードの堅牢で一般化された表現を共同で学習できるようにする。 本フレームワークでは,3種類のグラフデータを扱う3つのモデルを提案し,これに対応する最適化アルゴリズム,すなわち,無方向性および有向な同種グラフに対するUG-AGEとDG-AGEと,異種情報ネットワークに対するHIN-AGEを導出する。 広範な実験により,提案手法は,リンク予測やノード分類,グラフ再構成など,複数のグラフマイニングタスクにおいて,既存の最先端手法を一貫して著しく上回ることがわかった。

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