論文の概要: Self-Supervised Graph Learning with Proximity-based Views and Channel Contrast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03723v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 15:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 01:44:30.968845
• Title: Self-Supervised Graph Learning with Proximity-based Views and Channel Contrast
• Title（参考訳）: 近接ビューとチャネルコントラストを用いた自己教師付きグラフ学習
• Authors: Wei Zhuo and Guang Tan
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近傍の集約をコアコンポーネントとして使用し、近接ノード間の機能を滑らかにする。 この問題に対処するため、我々は2つのグラフビューでグラフを強化し、ノードは最も類似した特徴や局所構造を持つものと直接リンクする。 生成したビューと元のグラフをまたいだ表現の一致を最大化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.761137180081091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider graph representation learning in a self-supervised manner. Graph neural networks (GNNs) use neighborhood aggregation as a core component that results in feature smoothing among nodes in proximity. While successful in various prediction tasks, such a paradigm falls short of capturing nodes' similarities over a long distance, which proves to be important for high-quality learning. To tackle this problem, we strengthen the graph with two additional graph views, in which nodes are directly linked to those with the most similar features or local structures. Not restricted by connectivity in the original graph, the generated views allow the model to enhance its expressive power with new and complementary perspectives from which to look at the relationship between nodes. Following a contrastive learning approach, We propose a method that aims to maximize the agreement between representations across generated views and the original graph. We also propose a channel-level contrast approach that greatly reduces computation cost, compared to the commonly used node level contrast, which requires computation cost quadratic in the number of nodes. Extensive experiments on seven assortative graphs and four disassortative graphs demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習を自己指導的に検討する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近傍の集約をコアコンポーネントとして使用し、近接ノード間の機能を滑らかにする。 様々な予測タスクで成功する一方で、このようなパラダイムはノードの類似性を長距離で捉えることには至らず、高品質な学習に重要であることが証明される。 この問題に対処するため、我々は2つのグラフビューでグラフを強化し、ノードは最も類似した特徴や局所構造を持つものと直接リンクする。 オリジナルのグラフの接続性によって制限されないため、生成されたビューでは、ノード間の関係を見るための新しい補完的な視点で表現力を高めることができる。 対照的な学習アプローチに従って,生成したビュー間の表現と元のグラフとの一致を最大化する手法を提案する。 また,ノード数で2倍の計算コストを必要とするノードレベルのコントラストに比べて,計算コストを大幅に削減するチャネルレベルのコントラスト手法を提案する。 7つのアソートグラフと4つのアソートグラフに関する広範な実験により,本手法の有効性が示された。

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