論文の概要: Graph Kernels Based on Multi-scale Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00979v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 10:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 13:21:28.804779
• Title: Graph Kernels Based on Multi-scale Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 多スケールグラフ埋め込みに基づくグラフカーネル
• Authors: Wei Ye, Hao Tian, Qijun Chen
• Abstract要約: マルチスケールパスパターングラフカーネル(MPG)と呼ばれる新しいグラフカーネルを提案する。 MPGは、様々なベンチマークグラフデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.001353017784151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph kernels are conventional methods for computing graph similarities. However, most of the R-convolution graph kernels face two challenges: 1) They cannot compare graphs at multiple different scales, and 2) they do not consider the distributions of substructures when computing the kernel matrix. These two challenges limit their performances. To mitigate the two challenges, we propose a novel graph kernel called the Multi-scale Path-pattern Graph kernel (MPG), at the heart of which is the multi-scale path-pattern node feature map. Each element of the path-pattern node feature map is the number of occurrences of a path-pattern around a node. A path-pattern is constructed by the concatenation of all the node labels in a path of a truncated BFS tree rooted at each node. Since the path-pattern node feature map can only compare graphs at local scales, we incorporate into it the multiple different scales of the graph structure, which are captured by the truncated BFS trees of different depth. We use the Wasserstein distance to compute the similarity between the multi-scale path-pattern node feature maps of two graphs, considering the distributions of substructures. We empirically validate MPG on various benchmark graph datasets and demonstrate that it achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: グラフカーネルはグラフの類似性を計算する従来の方法である。 しかし、ほとんどのR-畳み込みグラフカーネルは2つの課題に直面している。 1)複数の異なるスケールでグラフを比較することはできない。 2) カーネル行列の計算では, サブ構造分布を考慮しない。 これらの2つの課題はパフォーマンスを制限します。 この2つの課題を緩和するため,我々は,マルチスケールパスパターングラフカーネル (mpg) と呼ばれる新しいグラフカーネルを提案する。 path-patternノードの機能マップの各要素は、ノード周辺のpath-patternの発生回数である。 経路パターンは、各ノードに根付いた分岐したBFS木の経路における全てのノードラベルの連結によって構成される。 パスパターンのノード特徴マップは局所的なスケールでグラフを比較できるため、異なる深さのbfs木によってキャプチャされるグラフ構造の複数の異なるスケールを取り込むことができる。 部分構造の分布を考慮した2つのグラフのマルチスケールパスパターンノード特徴マップ間の類似性を計算するためにwasserstein距離を用いる。 我々は,様々なベンチマークグラフデータセット上でMPGを実証的に検証し,その性能を実証する。

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