論文の概要: Multi-Level Graph Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02639v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 14:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 13:59:54.930367
• Title: Multi-Level Graph Contrastive Learning
• Title（参考訳）: マルチレベルグラフコントラスト学習
• Authors: Pengpeng Shao, Tong Liu, Dawei Zhang, Jianhua Tao, Feihu Che, Guohua Yang
• Abstract要約: 本稿では,グラフの空間ビューを対比することで,グラフデータの堅牢な表現を学習するためのマルチレベルグラフコントラスト学習(MLGCL)フレームワークを提案する。 元のグラフは1次近似構造であり、不確実性や誤りを含むが、符号化機能によって生成された$k$NNグラフは高次近接性を保持する。 MLGCLは、7つのデータセット上の既存の最先端グラフ表現学習法と比較して有望な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.022118893733804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph representation learning has attracted a surge of interest recently, whose target at learning discriminant embedding for each node in the graph. Most of these representation methods focus on supervised learning and heavily depend on label information. However, annotating graphs are expensive to obtain in the real world, especially in specialized domains (i.e. biology), as it needs the annotator to have the domain knowledge to label the graph. To approach this problem, self-supervised learning provides a feasible solution for graph representation learning. In this paper, we propose a Multi-Level Graph Contrastive Learning (MLGCL) framework for learning robust representation of graph data by contrasting space views of graphs. Specifically, we introduce a novel contrastive view - topological and feature space views. The original graph is first-order approximation structure and contains uncertainty or error, while the $k$NN graph generated by encoding features preserves high-order proximity. Thus $k$NN graph generated by encoding features not only provide a complementary view, but is more suitable to GNN encoder to extract discriminant representation. Furthermore, we develop a multi-level contrastive mode to preserve the local similarity and semantic similarity of graph-structured data simultaneously. Extensive experiments indicate MLGCL achieves promising results compared with the existing state-of-the-art graph representation learning methods on seven datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習は近年,グラフの各ノードに対する識別的埋め込みの学習を目標とする関心の高まりを招いている。 これらの表現手法のほとんどは教師付き学習に焦点を当てており、ラベル情報に大きく依存している。 しかし、アノテートグラフは現実世界、特に特殊な領域(すなわち)で得られるには高価である。 生物学) アノテータがグラフをラベル付けするドメイン知識を持つ必要がある。 この問題に対処するために、自己教師付き学習はグラフ表現学習の実現可能なソリューションを提供する。 本稿では,グラフの空間ビューを対比することで,グラフデータの堅牢な表現を学習するためのマルチレベルグラフコントラスト学習(MLGCL)フレームワークを提案する。 具体的には,新しい対比的視点 - 位相的および特徴空間的ビューを紹介する。 元のグラフは一階近似構造であり、不確実性や誤差を含むが、符号化特徴によって生成される$k$nnグラフは高階近接を保つ。 したがって、符号化機能によって生成される$k$NNグラフは、補完的なビューを提供するだけでなく、識別表現を抽出するためにGNNエンコーダに適している。 さらに,グラフ構造データの局所的類似性と意味的類似性を同時に保持するマルチレベルコントラストモードを開発した。 MLGCLは、7つのデータセット上の既存の最先端グラフ表現学習法と比較して有望な結果が得られることを示す。

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