論文の概要: SeedGNN: Graph Neural Networks for Supervised Seeded Graph Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13679v1
• Date: Thu, 26 May 2022 23:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 14:51:31.066222
• Title: SeedGNN: Graph Neural Networks for Supervised Seeded Graph Matching
• Title（参考訳）: SeedGNN: 教師付きグラフマッチングのためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Liren Yu, Jiaming Xu, Xiaojun Lin
• Abstract要約: 本論文は、シードグラフマッチングのための教師付きアプローチを初めて提案するものである。 提案するSeedGNNアーキテクチャは,シードグラフマッチングの理論研究から着想を得た,新しい設計選択を多数採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.60042970011082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there have been significant interests in designing Graph Neural Networks (GNNs) for seeded graph matching, which aims to match two (unlabeled) graphs using only topological information and a small set of seeds. However, most previous GNN architectures for seeded graph matching employ a semi-supervised approach, which learns from only the seed set in a single pair of graphs, and therefore does not attempt to learn from many training examples/graphs to best match future unseen graphs. In contrast, this paper is the first to propose a supervised approach for seeded graph matching, which had so far only been used for seedless graph matching. Our proposed SeedGNN architecture employs a number of novel design choices that are inspired by theoretical studies of seeded graph matching. First, SeedGNN can easily learn the capability of counting and using witnesses of different hops, in a way that can be generalized to graphs with different sizes. Second, SeedGNN can use easily-matched pairs as new seeds to percolate and match other nodes. We evaluate SeedGNN on both synthetic and real graphs, and demonstrate significant performance improvement over both non-learning and learning algorithms in the existing literature. Further, our experiments confirm that the knowledge learned by SeedGNN from training graphs can be generalized to test graphs with different sizes and categories.
• Abstract（参考訳）: 近年,2つの(ラベルのない)グラフをトポロジ情報と小さなシードセットのみを用いてマッチングすることを目的としたグラフマッチングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の設計に大きな関心が寄せられている。 しかし、シードグラフマッチングのためのこれまでのほとんどのGNNアーキテクチャでは、半教師付きアプローチを採用しており、単一のグラフのシードセットのみから学習し、将来の未確認グラフに最も合うように多くのトレーニング例やグラフから学習しようとはしない。 対照的に本論文は,これまでシードレスグラフマッチングにのみ用いられてきたシードグラフマッチングの教師付きアプローチを提案する最初の例である。 提案するSeedGNNアーキテクチャは,シードグラフマッチングの理論研究から着想を得た,新しい設計選択を多数採用している。 まず、SeedGNNは、異なるサイズのグラフに一般化できる方法で、異なるホップの目撃者を数え、使用する能力を簡単に学習することができる。 第二に、SeedGNNは簡単にマッチしたペアを新しいシードとして使用して、他のノードをパーコレートし、マッチさせることができる。 我々は,SedGNNを合成グラフと実グラフの両方で評価し,既存の文献における非学習アルゴリズムと学習アルゴリズムを比較検討した。 さらに,SedGNNが学習した知識を,異なるサイズとカテゴリのグラフをテストするために一般化できることを確認した。

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