論文の概要: TD-GEN: Graph Generation With Tree Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10656v1
• Date: Sun, 20 Jun 2021 08:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:42:06.571722
• Title: TD-GEN: Graph Generation With Tree Decomposition
• Title（参考訳）: TD-GEN:木分解によるグラフ生成
• Authors: Hamed Shirzad, Hossein Hajimirsadeghi, Amir H. Abdi, Greg Mori
• Abstract要約: TD-GENは木分解に基づくグラフ生成フレームワークである。 ツリーノードはスーパーノードであり、それぞれがグラフ内のノードのクラスタを表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.751200416677225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose TD-GEN, a graph generation framework based on tree decomposition, and introduce a reduced upper bound on the maximum number of decisions needed for graph generation. The framework includes a permutation invariant tree generation model which forms the backbone of graph generation. Tree nodes are supernodes, each representing a cluster of nodes in the graph. Graph nodes and edges are incrementally generated inside the clusters by traversing the tree supernodes, respecting the structure of the tree decomposition, and following node sharing decisions between the clusters. Finally, we discuss the shortcomings of standard evaluation criteria based on statistical properties of the generated graphs as performance measures. We propose to compare the performance of models based on likelihood. Empirical results on a variety of standard graph generation datasets demonstrate the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木分解に基づくグラフ生成フレームワークであるtd-genを提案し,グラフ生成に必要な最大決定数の上限を削減した。 このフレームワークは、グラフ生成のバックボーンを形成する置換不変ツリー生成モデルを含む。 ツリーノードはスーパーノードであり、それぞれがグラフ内のノードのクラスタを表す。 グラフノードとエッジは、ツリースーパーノードをトラバースし、ツリー分解の構造を尊重し、クラスタ間のノード共有の決定に従って、クラスタ内で漸進的に生成される。 最後に,生成したグラフの統計特性に基づく標準評価基準の欠点を性能指標として論じる。 我々はモデルの性能を可能性に基づいて比較する。 各種標準グラフ生成データセットにおける実験結果から,本手法の優れた性能を示す。

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