論文の概要: Multi-scale Wasserstein Shortest-path Graph Kernels for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00979v4
• Date: Tue, 12 Sep 2023 05:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 18:10:22.836524
• Title: Multi-scale Wasserstein Shortest-path Graph Kernels for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のためのマルチスケールワッサースタイン短パスグラフカーネル
• Authors: Wei Ye, Hao Tian, Qijun Chen
• Abstract要約: We propose a novel graph kernel called the Multi-scale Wasserstein Shortest-Path graph kernel (MWSP)。 最短パスノード特徴写像は局所的なスケールでのみグラフを比較することができるので、グラフ構造の複数の異なるスケールに組み込む。 我々はMWSPを様々なベンチマークグラフデータセット上で実証的に検証し、ほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.02065437135201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/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 Wasserstein Shortest-Path graph kernel (MWSP), at the heart of which is the multi-scale shortest-path node feature map, of which each element denotes the number of occurrences of a shortest path around a node. A shortest path is represented by the concatenation of all the labels of nodes in it. Since the shortest-path 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 depths rooted at each node in a graph. We use the Wasserstein distance to compute the similarity between the multi-scale shortest-path node feature maps of two graphs, considering the distributions of shortest paths. We empirically validate MWSP on various benchmark graph datasets and demonstrate that it achieves state-of-the-art performance on most datasets.
• 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に,我々はマルチスケールワッサースタイン短パスグラフカーネル (MWSP) と呼ばれる新しいグラフカーネルを提案し,その中心はマルチスケールの短パスノード特徴写像であり,各要素はノード周辺で最短パスの発生回数を表す。 最も短いパスは、その中の全てのノードのラベルの結合によって表現される。 最短経路ノード特徴写像は局所スケールでしかグラフを比較できないため、グラフ内の各ノードに根付いた異なる深さの分岐した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組み込む。 最短経路の分布を考慮した2つのグラフの複数スケール短パスノード特徴マップ間の類似性を計算するためにワッサースタイン距離を用いる。 我々はMWSPを様々なベンチマークグラフデータセット上で実証的に検証し、ほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現することを実証した。

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