論文の概要: Synthetic Graph Generation to Benchmark Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01376v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 10:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 22:33:16.371523
• Title: Synthetic Graph Generation to Benchmark Graph Learning
• Title（参考訳）: ベンチマークグラフ学習のための合成グラフ生成
• Authors: Anton Tsitsulin, Benedek Rozemberczki, John Palowitch, Bryan Perozzi
• Abstract要約: グラフ学習アルゴリズムは多くのグラフ解析タスクで最先端のパフォーマンスを達成した。 1つの理由は、グラフ学習アルゴリズムのパフォーマンスをベンチマークするために実際に使用されるデータセットが極めて少ないためである。 本稿では,合成グラフの生成と,制御シナリオにおけるグラフ学習アルゴリズムの挙動について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.914804101579097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph learning algorithms have attained state-of-the-art performance on many graph analysis tasks such as node classification, link prediction, and clustering. It has, however, become hard to track the field's burgeoning progress. One reason is due to the very small number of datasets used in practice to benchmark the performance of graph learning algorithms. This shockingly small sample size (~10) allows for only limited scientific insight into the problem. In this work, we aim to address this deficiency. We propose to generate synthetic graphs, and study the behaviour of graph learning algorithms in a controlled scenario. We develop a fully-featured synthetic graph generator that allows deep inspection of different models. We argue that synthetic graph generations allows for thorough investigation of algorithms and provides more insights than overfitting on three citation datasets. In the case study, we show how our framework provides insight into unsupervised and supervised graph neural network models.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習アルゴリズムは,ノード分類やリンク予測,クラスタリングなど,多くのグラフ解析タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、フィールドの急激な進歩を追跡することは困難になっている。 1つの理由は、グラフ学習アルゴリズムのパフォーマンスをベンチマークするために実際に使用されるデータセットが極めて少ないためである。 この衝撃的なほど小さなサンプルサイズ (~10) は、この問題に関する科学的知見に限られる。 この研究では、この不足に対処することを目指している。 本稿では,合成グラフの生成と,制御シナリオにおけるグラフ学習アルゴリズムの挙動について検討する。 異なるモデルの深い検査を可能にする全機能合成グラフ生成器を開発した。 合成グラフ生成は、アルゴリズムの徹底的な調査を可能にし、3つの引用データセットの過度な適合よりも多くの洞察を提供する。 ケーススタディでは、我々のフレームワークがどのように教師なしおよび教師なしグラフニューラルネットワークモデルに対する洞察を提供するかを示す。

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