論文の概要: MaskGAE: Masked Graph Modeling Meets Graph Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10053v1
• Date: Fri, 20 May 2022 09:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 13:34:26.523978
• Title: MaskGAE: Masked Graph Modeling Meets Graph Autoencoders
• Title（参考訳）: MaskGAE: Masked Graph Modelingがグラフオートエンコーダをサポート
• Authors: Jintang Li, Ruofan Wu, Wangbin Sun, Liang Chen, Sheng Tian, Liang Zhu, Changhua Meng, Zibin Zheng, Weiqiang Wang
• Abstract要約: MaskGAEはグラフ構造化データの自己教師型学習フレームワークである。 我々は、MaskGAEの利点を正当化するための理論的および実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.42097625708298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present masked graph autoencoder (MaskGAE), a self-supervised learning framework for graph-structured data. Different from previous graph autoencoders (GAEs), MaskGAE adopts masked graph modeling (MGM) as a principled pretext task: masking a portion of edges and attempting to reconstruct the missing part with partially visible, unmasked graph structure. To understand whether MGM can help GAEs learn better representations, we provide both theoretical and empirical evidence to justify the benefits of this pretext task. Theoretically, we establish the connections between GAEs and contrastive learning, showing that MGM significantly improves the self-supervised learning scheme of GAEs. Empirically, we conduct extensive experiments on a number of benchmark datasets, demonstrating the superiority of MaskGAE over several state-of-the-arts on both link prediction and node classification tasks. Our code is publicly available at \url{https://github.com/EdisonLeeeee/MaskGAE}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ構造化データの自己教師型学習フレームワークMaskGAEを提案する。 従来のグラフオートエンコーダ(GAE)とは異なり、MaskGAEはマスク付きグラフモデリング(MGM)を、エッジの一部をマスキングし、部分的に可視で、マスキングされていないグラフ構造で欠落部分を再構築しようとする、原則付きプリテキストタスクとして採用している。 MGMがGAEのより良い表現を学べるかどうかを理解するために、この前提課題の利点を正当化するための理論的および実証的な証拠を提供する。 理論的には、GAEとコントラスト学習の関連性を確立し、MGMがGAEの自己教師型学習方式を大幅に改善することを示す。 実験的に,多数のベンチマークデータセットに対して広範な実験を行い,リンク予測とノード分類のタスクに関するいくつかの最先端技術に対して,MaskGAEの優位性を実証した。 我々のコードは \url{https://github.com/EdisonLeeeee/MaskGAE} で公開されている。

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