論文の概要: GraphTune: A Learning-based Graph Generative Model with Tunable Structural Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11494v3
• Date: Wed, 5 Apr 2023 10:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 16:46:21.851929
• Title: GraphTune: A Learning-based Graph Generative Model with Tunable Structural Features
• Title（参考訳）: GraphTune: 可変構造を持つ学習ベースのグラフ生成モデル
• Authors: Kohei Watabe, Shohei Nakazawa, Yoshiki Sato, Sho Tsugawa, Kenji Nakagawa
• Abstract要約: 本研究では,グローバルな構造的特徴の値を条件として調整できる生成モデルを提案する。 GraphTuneと呼ばれる私たちのモデルは、生成されたグラフの構造的特徴の値を調整できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3248768737711045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models for graphs have been actively studied for decades, and they have a wide range of applications. Recently, learning-based graph generation that reproduces real-world graphs has been attracting the attention of many researchers. Although several generative models that utilize modern machine learning technologies have been proposed, conditional generation of general graphs has been less explored in the field. In this paper, we propose a generative model that allows us to tune the value of a global-level structural feature as a condition. Our model, called GraphTune, makes it possible to tune the value of any structural feature of generated graphs using Long Short Term Memory (LSTM) and a Conditional Variational AutoEncoder (CVAE). We performed comparative evaluations of GraphTune and conventional models on a real graph dataset. The evaluations show that GraphTune makes it possible to more clearly tune the value of a global-level structural feature better than conventional models.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成モデルは数十年にわたって活発に研究されており、幅広い応用例がある。 近年,実世界のグラフを再現する学習に基づくグラフ生成が多くの研究者の注目を集めている。 現代の機械学習技術を利用した数種類の生成モデルが提案されているが、一般グラフの条件付き生成はこの分野では研究されていない。 本稿では,グローバルな構造的特徴の値を条件として調整できる生成モデルを提案する。 当社のモデルであるGraphTuneは,Long Short Term Memory (LSTM) と Conditional Variational AutoEncoder (CVAE) を用いて,生成されたグラフの構造的特徴の値を調整可能にする。 実グラフデータセット上でグラフチューンと従来のモデルの比較評価を行った。 評価の結果、GraphTuneは従来のモデルよりもグローバルレベルの構造的特徴の価値をより明確に調整できることがわかった。

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