論文の概要: Improving Subgraph Representation Learning via Multi-View Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13038v1
• Date: Wed, 25 May 2022 20:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-28 12:17:11.958078
• Title: Improving Subgraph Representation Learning via Multi-View Augmentation
• Title（参考訳）: マルチビュー拡張によるサブグラフ表現学習の改善
• Authors: Yili Shen, Jiaxu Yan, Cheng-Wei Ju, Jun Yi, Zhou Lin and Hui Guan
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグラフ表現学習は、化学や生物学に広く応用されている。 サブグラフ表現学習を改善し,下流予測タスクの精度を向上させるための,新しいマルチビュー拡張機構を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.907772294522709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subgraph representation learning based on Graph Neural Network (GNN) has broad applications in chemistry and biology, such as molecule property prediction and gene collaborative function prediction. On the other hand, graph augmentation techniques have shown promising results in improving graph-based and node-based classification tasks but are rarely explored in the GNN-based subgraph representation learning literature. In this work, we developed a novel multiview augmentation mechanism to improve subgraph representation learning and thus the accuracy of downstream prediction tasks. The augmentation technique creates multiple variants of subgraphs and embeds these variants into the original graph to achieve both high training efficiency, scalability, and improved accuracy. Experiments on several real-world subgraph benchmarks demonstrate the superiority of our proposed multi-view augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグラフ表現学習は、分子特性予測や遺伝子協調関数予測など、化学や生物学に広く応用されている。 一方,グラフ拡張技術は,グラフベースおよびノードベースの分類タスクの改善に有望な結果を示しているが,gnnベースのサブグラフ表現学習文献では,ほとんど研究されていない。 本研究では,サブグラフ表現学習を改良し,下流予測タスクの精度を向上させるため,新しいマルチビュー拡張機構を開発した。 この拡張技術は、複数のサブグラフの変種を生成し、これらの変種を元のグラフに埋め込み、高いトレーニング効率、スケーラビリティ、精度の向上を達成する。 いくつかの実世界のサブグラフベンチマーク実験により,提案手法の優位性を示した。

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