論文の概要: Interferometric Graph Transform for Community Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05875v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 14:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 14:00:35.435437
• Title: Interferometric Graph Transform for Community Labeling
• Title（参考訳）: コミュニティラベリングのための干渉グラフ変換
• Authors: Nathan Grinsztajn (Scool), Louis Leconte (MLIA, CMAP), Philippe Preux (Scool), Edouard Oyallon (MLIA)
• Abstract要約: コミュニティグラフにおける教師なしノード表現を学習するための新しいアプローチを提案する。 この非線形演算子は、復調演算によってグラフトポロジを利用する特徴を反復的に抽出する。 我々は,この教師なし表現が,Cora, Citeseer, Pubmed, WikiCSといった,標準および挑戦的なデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new approach for learning unsupervised node representations in community graphs. We significantly extend the Interferometric Graph Transform (IGT) to community labeling: this non-linear operator iteratively extracts features that take advantage of the graph topology through demodulation operations. An unsupervised feature extraction step cascades modulus non-linearity with linear operators that aim at building relevant invariants for community labeling. Via a simplified model, we show that the IGT concentrates around the E-IGT: those two representations are related through some ergodicity properties. Experiments on community labeling tasks show that this unsupervised representation achieves performances at the level of the state of the art on the standard and challenging datasets Cora, Citeseer, Pubmed and WikiCS.
• Abstract（参考訳）: コミュニティグラフで教師なしノード表現を学ぶための新しいアプローチを提案する。 この非線形演算子は、復調操作を通じてグラフトポロジーを利用する特徴を反復的に抽出します。 教師なし特徴抽出ステップは、コミュニティラベリングのための関連する不変量を構築することを目的とした線形演算子によるモジュラリティ非直線性を実現する。 単純化されたモデルにより、IGT は E-IGT の周辺に集中していることが示される。 コミュニティラベリングタスクの実験では、この教師なしの表現は、標準および挑戦的なデータセットであるCora、Citeseer、Pubmed、WikiCSの最先端でパフォーマンスを達成する。

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