論文の概要: SparRL: Graph Sparsification via Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01565v1
- Date: Thu, 2 Dec 2021 19:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-07 07:56:49.564512
- Title: SparRL: Graph Sparsification via Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: SparRL: 深層強化学習によるグラフスカラー化
- Authors: Ryan Wickman, Xiaofei Zhang, Weizi Li
- Abstract要約: グラフスペーシフィケーション(Graph Sparsification)は、類似構造のエッジ再現グラフが好まれるデータ削減に関するものである。
グラフスカラー化のための汎用的で効果的な強化学習基盤であるSparRLを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.016829322655594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph sparsification concerns data reduction where an edge-reduced graph of a
similar structure is preferred. Existing methods are mostly sampling-based,
which introduce high computation complexity in general and lack of flexibility
for a different reduction objective. We present SparRL, the first general and
effective reinforcement learning-based framework for graph sparsification.
SparRL can easily adapt to different reduction goals and promise
graph-size-independent complexity. Extensive experiments show that SparRL
outperforms all prevailing sparsification methods in producing high-quality
sparsified graphs concerning a variety of objectives.
- Abstract（参考訳）: グラフスパーシフィケーションは、同様の構造のエッジ縮小グラフが好ましいデータ削減に関するものだ。
既存の手法は主にサンプリングベースであり、一般に高い計算複雑性と異なる還元目標に対する柔軟性の欠如をもたらす。
グラフスパーシフィケーションのための,最初の汎用的かつ効果的な強化学習ベースフレームワークであるsparrlを提案する。
SparRLは、異なる還元目標に容易に適応でき、グラフサイズに依存しない複雑さを約束できる。
広範な実験により、sparrlは、様々な目的に関する高品質のスパーシフィケーショングラフを作成する際に、一般的なスパーシフィケーション手法をすべて上回っていることが示されている。
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