論文の概要: RRLFSOR: An Efficient Self-Supervised Learning Strategy of Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07481v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 07:40:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 20:48:14.378126
• Title: RRLFSOR: An Efficient Self-Supervised Learning Strategy of Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: RRLFSOR:グラフ畳み込みネットワークの効率的な自己改善学習戦略
• Authors: Feng Sun, Ajith Kumar V, Guanci Yang, Qikui Zhu, Yiyun Zhang, Ansi Zhang, Dhruv Makwana
• Abstract要約: 我々はGCNの効率的な自己教師型学習戦略を提案し、ある領域における固定ステップ付きランダムに削除されたリンク(RRLFSOR)を提案する。 また、あるブロック(RRLF SSB)における固定ステップによるリンクをランダムに除去するGCNの自己教師型学習戦略を提案する。 私たちの戦略は、3つのベンチマークデータセットの精度において、ベースラインモデルを最大21.34%向上させています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.755428812190629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To further improve the performance and the self-learning ability of GCNs, in this paper, we propose an efficient self-supervised learning strategy of GCNs, named randomly removed links with a fixed step at one region (RRLFSOR). In addition, we also propose another self-supervised learning strategy of GCNs, named randomly removing links with a fixed step at some blocks (RRLFSSB), to solve the problem that adjacent nodes have no selected step. Experiments on transductive link prediction tasks show that our strategies outperform the baseline models consistently by up to 21.34% in terms of accuracy on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,gcnsの性能と自己学習能力をさらに向上させるため,一領域に一定のステップ(rrlfsor)を持つランダム削除リンクと呼ばれるgcnsの効率的な自己教師付き学習戦略を提案する。 さらに,あるブロック(RRLFSSB)における固定ステップのリンクをランダムに除去するGCNの自己教師型学習戦略を提案し,隣接ノードに選択されたステップがないという問題を解決する。 トランスダクティブリンク予測タスクの実験は、我々の戦略が3つのベンチマークデータセットの精度において、ベースラインモデルを最大21.34%上回っていることを示している。

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