論文の概要: Local2Global: A distributed approach for scaling representation learning on graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04729v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 23:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-15 02:29:44.104591
• Title: Local2Global: A distributed approach for scaling representation learning on graphs
• Title（参考訳）: Local2Global: グラフ上で表現学習をスケールするための分散アプローチ
• Authors: Lucas G. S. Jeub, Giovanni Colavizza, Xiaowen Dong, Marya Bazzi, Mihai Cucuringu
• Abstract要約: 本稿では,グラフ表現学習における分散型「ローカル2言語」アプローチを提案する。 提案手法は,エッジ再構築におけるスケールと精度の良好なトレードオフと半教師付き分類を実現する。 また、異常検出の下流タスクについても検討し、ローカル2globalを使ってサイバーセキュリティネットワークの異常を強調できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.254620252788776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a decentralised "local2global"' approach to graph representation learning, that one can a-priori use to scale any embedding technique. Our local2global approach proceeds by first dividing the input graph into overlapping subgraphs (or "patches") and training local representations for each patch independently. In a second step, we combine the local representations into a globally consistent representation by estimating the set of rigid motions that best align the local representations using information from the patch overlaps, via group synchronization. A key distinguishing feature of local2global relative to existing work is that patches are trained independently without the need for the often costly parameter synchronization during distributed training. This allows local2global to scale to large-scale industrial applications, where the input graph may not even fit into memory and may be stored in a distributed manner. We apply local2global on data sets of different sizes and show that our approach achieves a good trade-off between scale and accuracy on edge reconstruction and semi-supervised classification. We also consider the downstream task of anomaly detection and show how one can use local2global to highlight anomalies in cybersecurity networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ表現学習における分散型「ローカル2言語」アプローチを提案する。 local2globalアプローチでは、まず入力グラフを重複するサブグラフ(あるいは"パッチ")に分割し、各パッチのローカル表現を独立してトレーニングします。 第2のステップでは、局所表現を大域的に一貫した表現に組み合わせ、グループ同期を通じてパッチからの情報を用いて局所表現を最良に整列する剛体運動の集合を推定する。 既存の作業に対するローカル2グロバルの重要な特徴は、パッチが分散トレーニング中にしばしばコストのかかるパラメータ同期を必要とせずに独立してトレーニングされることである。 これによりローカル2グロバルは、入力グラフがメモリに収まらず、分散的に保存されるような大規模産業アプリケーションにスケールすることができる。 異なる大きさのデータセットにlocal2globalを適用し,エッジリコンストラクションと半教師付き分類において,スケールと精度のトレードオフが良好であることを示す。 また、異常検出の下流タスクについても検討し、ローカル2globalを使ってサイバーセキュリティネットワークの異常を強調できることを示す。

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