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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00979v5
• Date: Mon, 13 May 2024 16:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 02:11:16.617540
• 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)。 MWSPは,ほとんどのデータセットで最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.041871640927738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph kernels are conventional methods for computing graph similarities. However, the existing R-convolution graph kernels cannot resolve both of the two challenges: 1) Comparing graphs at multiple different scales, and 2) Considering the distributions of substructures when computing the kernel matrix. These two challenges limit their performances. To mitigate both of 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 the shortest path around a node. The 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ための従来の方法である。 しかし、既存のR-畳み込みグラフカーネルはどちらも解決できない。 1)複数の異なるスケールでのグラフの比較、および 2) カーネル行列の計算における部分構造の分布を考慮した。 これらの2つの課題はパフォーマンスを制限します。 これら2つの課題を緩和するために,各要素がノード周辺で最短経路の発生回数を表すマルチスケール短経路特徴写像であるMWSP (Multiscale Wasserstein Shortest-Path graph kernel) というグラフカーネルを提案する。 最も短いパスは、その中のすべてのノードのラベルの連結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つのグラフのマルチスケール短経路特徴写像の類似性を計算するためにワッサーシュ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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