論文の概要: Generating the Graph Gestalt: Kernel-Regularized Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15239v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 10:48:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 01:48:51.883095
• Title: Generating the Graph Gestalt: Kernel-Regularized Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフgestaltの生成:カーネル正規化グラフ表現学習
• Authors: Kiarash Zahirnia, Ankita Sakhuja, Oliver Schulte, Parmis Nadaf, Ke Li, Xia Hu
• Abstract要約: グラフデータの完全な科学的理解は、グローバル構造とローカル構造の両方に対処する必要がある。 本稿では,グラフVAEフレームワークにおける相補的目的として,両者のジョイントモデルを提案する。 実験により,生成したグラフ構造の現実性は,典型的には1-2桁のグラフ構造メトリクスによって著しく向上したことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.506013386710954
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent work on graph generative models has made remarkable progress towards generating increasingly realistic graphs, as measured by global graph features such as degree distribution, density, and clustering coefficients. Deep generative models have also made significant advances through better modelling of the local correlations in the graph topology, which have been very useful for predicting unobserved graph components, such as the existence of a link or the class of a node, from nearby observed graph components. A complete scientific understanding of graph data should address both global and local structure. In this paper, we propose a joint model for both as complementary objectives in a graph VAE framework. Global structure is captured by incorporating graph kernels in a probabilistic model whose loss function is closely related to the maximum mean discrepancy(MMD) between the global structures of the reconstructed and the input graphs. The ELBO objective derived from the model regularizes a standard local link reconstruction term with an MMD term. Our experiments demonstrate a significant improvement in the realism of the generated graph structures, typically by 1-2 orders of magnitude of graph structure metrics, compared to leading graph VAEand GAN models. Local link reconstruction improves as well in many cases.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成モデルに関する最近の研究は、次数分布、密度、クラスタリング係数といったグローバルグラフの特徴によって測定されるように、より現実的なグラフの生成に向けて顕著な進歩を遂げている。 深部生成モデルもまたグラフトポロジの局所的相関のモデル化を通じて大きな進歩を遂げており、これは近くの観測されたグラフ成分からリンクやノードのクラスなどの観測されていないグラフ成分を予測するのに非常に有用である。 グラフデータの完全な科学的理解は、グローバル構造とローカル構造の両方に対処すべきである。 本稿では,グラフVAEフレームワークにおける相補的目的として,両者のジョイントモデルを提案する。 グローバル構造は、損失関数が再構成されたグローバル構造と入力グラフの最大平均不一致(MMD)と密接に関連している確率モデルにグラフカーネルを組み込むことによって取得される。 モデルから派生したELBOの目的は、標準的なローカルリンク再構成項をMDD項で正規化する。 本実験は,グラフ構造メトリクスの1～2桁の精度で生成したグラフ構造のリアリズムが,先行するグラフvaeおよびganモデルと比較して著しく改善することを示す。 ローカルリンクの再構築も、多くの場合改善される。

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