論文の概要: ImGCL: Revisiting Graph Contrastive Learning on Imbalanced Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11332v2
• Date: Wed, 3 May 2023 06:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 19:00:51.647390
• Title: ImGCL: Revisiting Graph Contrastive Learning on Imbalanced Node Classification
• Title（参考訳）: ImGCL:不均衡ノード分類におけるグラフコントラスト学習の再検討
• Authors: Liang Zeng, Lanqing Li, Ziqi Gao, Peilin Zhao, Jian Li
• Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は,ラベルのないノード/グラフ表現の学習性能に優れていたため,注目を集めている。 実際には、与えられたグラフに対するラベルのないノードの基底となるクラス分布は、通常不均衡である。 ラベルなしでGCLから学習した表現を自動的かつ適応的にバランスをとるImGCL(Im Balanced node classification)の原理的GCL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）: 26.0350727426613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph contrastive learning (GCL) has attracted a surge of attention due to its superior performance for learning node/graph representations without labels. However, in practice, the underlying class distribution of unlabeled nodes for the given graph is usually imbalanced. This highly imbalanced class distribution inevitably deteriorates the quality of learned node representations in GCL. Indeed, we empirically find that most state-of-the-art GCL methods cannot obtain discriminative representations and exhibit poor performance on imbalanced node classification. Motivated by this observation, we propose a principled GCL framework on Imbalanced node classification (ImGCL), which automatically and adaptively balances the representations learned from GCL without labels. Specifically, we first introduce the online clustering based progressively balanced sampling (PBS) method with theoretical rationale, which balances the training sets based on pseudo-labels obtained from learned representations in GCL. We then develop the node centrality based PBS method to better preserve the intrinsic structure of graphs, by upweighting the important nodes of the given graph. Extensive experiments on multiple imbalanced graph datasets and imbalanced settings demonstrate the effectiveness of our proposed framework, which significantly improves the performance of the recent state-of-the-art GCL methods. Further experimental ablations and analyses show that the ImGCL framework consistently improves the representation quality of nodes in under-represented (tail) classes.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(gcl)はラベル無しでノード/グラフ表現を学習する優れた性能のために注目を集めている。 しかし、実際には、与えられたグラフに対するラベルのないノードのクラス分布は通常不均衡である。 この高度に不均衡なクラス分布は、GCLにおける学習ノード表現の品質を必然的に劣化させる。 実際、ほとんどの最先端のGCL法では識別的表現が得られず、不均衡なノード分類では性能が悪いことが実証されている。 本研究の目的は,ラベルなしでGCLから学習した表現を自動的かつ適応的にバランスをとるImGCL(Im Balanced node classification)の原理的GCLフレームワークを提案することである。 具体的には,GCLにおける学習表現から得られた擬似ラベルに基づいて,オンラインクラスタリングに基づく漸進的平衡サンプリング(PBS)手法と理論的理論的根拠を導入する。 次に,ノード中心性に基づくPBS法を開発し,グラフの重要なノードを重み付けすることで,グラフの固有構造をよりよく保存する。 複数の不均衡グラフデータセットと不均衡設定に関する大規模な実験により,提案手法の有効性が示され,最新のGCL法の性能が大幅に向上した。 さらに実験的に、ImGCLフレームワークは、未表現(テール)クラスにおけるノードの表現品質を一貫して改善することを示している。

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