論文の概要: Feature Importance-aware Graph Attention Network and Dueling Double Deep
Q-Network Combined Approach for Critical Node Detection Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03404v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 14:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-11 07:19:09.799993
- Title: Feature Importance-aware Graph Attention Network and Dueling Double Deep
Q-Network Combined Approach for Critical Node Detection Problems
- Title（参考訳）: 臨界ノード検出問題に対する特徴重要度対応グラフアテンションネットワークと二重ディープqネットワーク結合アプローチ
- Authors: Xuwei Tan, Yangming Zhou, Zhang-Hua Fu and Mengchu Zhou
- Abstract要約: クリティカルノード問題(Critical Node Problem, CNP)は、ネットワークから重要なノードの集合を見つけることを目的とした問題である。
本研究は,ノード表現のための特徴重要度対応グラフアテンションネットワークを提案する。
ダブルディープQネットワークと組み合わせて、初めてCNPを解くエンドツーエンドのアルゴリズムを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.48763653120301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting critical nodes in sparse networks is important in a variety of
application domains. A Critical Node Problem (CNP) aims to find a set of
critical nodes from a network whose deletion maximally degrades the pairwise
connectivity of the residual network. Due to its general NP-hard nature,
state-of-the-art CNP solutions are based on heuristic approaches. Domain
knowledge and trial-and-error are usually required when designing such
approaches, thus consuming considerable effort and time. This work proposes a
feature importance-aware graph attention network for node representation and
combines it with dueling double deep Q-network to create an end-to-end
algorithm to solve CNP for the first time. It does not need any
problem-specific knowledge or labeled datasets as required by most of existing
methods. Once the model is trained, it can be generalized to cope with various
types of CNPs (with different sizes and topological structures) without
re-training. Extensive experiments on 28 real-world networks show that the
proposed method is highly comparable to state-of-the-art methods. It does not
require any problem-specific knowledge and, hence, can be applicable to many
applications including those impossible ones by using the existing approaches.
It can be combined with some local search methods to further improve its
solution quality. Extensive comparison results are given to show its
effectiveness in solving CNP.
- Abstract（参考訳）: スパースネットワークにおけるクリティカルノードの検出は、さまざまなアプリケーションドメインにおいて重要である。
臨界ノード問題(cnp)は、残差ネットワークのペアワイズ接続を最大に分解するネットワークから臨界ノードの集合を見つけることを目的としている。
一般のNPハードの性質のため、最先端のCNP解はヒューリスティックなアプローチに基づいている。
ドメインの知識と試行錯誤は通常、そのようなアプローチを設計する際に必要となるため、かなりの労力と時間を要する。
本研究は,ノード表現のための特徴量認識グラフアテンションネットワークを提案し,これを二重深度Qネットワークと組み合わせて,初めてCNPを解くエンドツーエンドアルゴリズムを作成する。
既存のほとんどのメソッドで必要とされる問題固有の知識やラベル付きデータセットは必要ない。
モデルが訓練されると、様々な種類のCNP(大きさと位相構造が異なる)に再学習することなく対処するように一般化することができる。
28の実世界のネットワークにおける実験により,提案手法は最先端の手法に非常に匹敵することを示した。
問題固有の知識は一切必要とせず、従って既存のアプローチを用いることで、不可能なものを含む多くのアプリケーションに適用することができる。
いくつかのローカル検索手法と組み合わせることで、ソリューションの品質をさらに向上することができる。
CNPの解法の有効性を示すために, 大規模な比較結果が得られた。
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