論文の概要: A Variational Edge Partition Model for Supervised Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03233v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 14:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 20:43:18.057239
• Title: A Variational Edge Partition Model for Supervised Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: 教師付きグラフ表現学習のための変分エッジ分割モデル
• Authors: Yilin He, Chaojie Wang, Hao Zhang, Bo Chen, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,重なり合うノード群間の相互作用を集約することで,観測されたエッジがどのように生成されるかをモデル化するグラフ生成プロセスを提案する。 それぞれのエッジを複数のコミュニティ固有の重み付きエッジの和に分割し、コミュニティ固有のGNNを定義する。 エッジを異なるコミュニティに分割するGNNベースの推論ネットワーク,これらのコミュニティ固有のGNN,およびコミュニティ固有のGNNを最終分類タスクに組み合わせたGNNベースの予測器を共同で学習するために,変分推論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.30365677476971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs), which propagate the node features through the edges and learn how to transform the aggregated features under label supervision, have achieved great success in supervised feature extraction for both node-level and graph-level classification tasks. However, GNNs typically treat the graph structure as given and ignore how the edges are formed. This paper introduces a graph generative process to model how the observed edges are generated by aggregating the node interactions over a set of overlapping node communities, each of which contributes to the edges via a logical OR mechanism. Based on this generative model, we partition each edge into the summation of multiple community-specific weighted edges and use them to define community-specific GNNs. A variational inference framework is proposed to jointly learn a GNN based inference network that partitions the edges into different communities, these community-specific GNNs, and a GNN based predictor that combines community-specific GNNs for the end classification task. Extensive evaluations on real-world graph datasets have verified the effectiveness of the proposed method in learning discriminative representations for both node-level and graph-level classification tasks.
• Abstract（参考訳）: エッジを通じてノードの機能を伝搬し、ラベル管理下で集約された機能を変換する方法を学ぶグラフニューラルネットワーク(gnns)は、ノードレベルの分類タスクとグラフレベルの分類タスクの両方において、教師付き特徴抽出で大きな成功を収めている。 しかし、GNNは通常グラフ構造を与えられたように扱い、エッジがどのように形成されるかを無視します。 本稿では,重複するノード群にノード間相互作用を集約することにより観測されたエッジがどのように生成されるかをモデル化するグラフ生成プロセスを提案する。 この生成モデルに基づいて、各エッジを複数のコミュニティ固有の重み付きエッジの和に分割し、コミュニティ固有のGNNを定義する。 エッジを異なるコミュニティに分割するGNNベースの推論ネットワーク,これらのコミュニティ固有のGNN,およびコミュニティ固有のGNNを最終分類タスクに組み合わせたGNNベースの予測器を共同で学習するために,変分推論フレームワークを提案する。 実世界のグラフデータセットに対する大規模な評価は,ノードレベルとグラフレベルの両方の分類タスクにおける識別表現の学習において,提案手法の有効性を検証した。

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