論文の概要: Mixed Graph Contrastive Network for Semi-Supervised Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02796v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 09:10:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.288601
• Title: Mixed Graph Contrastive Network for Semi-Supervised Node Classification
• Title（参考訳）: 半スーパービジョンノード分類のための混合グラフコントラストネットワーク
• Authors: Xihong Yang, Yiqi Wang, Yue Liu, Yi Wen, Lingyuan Meng, Sihang Zhou, Xinwang Liu, En Zhu,
• Abstract要約: 我々はMixed Graph Contrastive Network(MGCN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 本研究では,非摂動増強戦略と相関還元機構により,潜伏埋め込みの識別能力を向上する。 これら2つの設定を組み合わせることで、識別表現学習のために、豊富なノードと稀に価値あるラベル付きノードの両方から、豊富な監視情報を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.924129159538076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved promising performance in semi-supervised node classification in recent years. However, the problem of insufficient supervision, together with representation collapse, largely limits the performance of the GNNs in this field. To alleviate the collapse of node representations in semi-supervised scenario, we propose a novel graph contrastive learning method, termed Mixed Graph Contrastive Network (MGCN). In our method, we improve the discriminative capability of the latent embeddings by an interpolation-based augmentation strategy and a correlation reduction mechanism. Specifically, we first conduct the interpolation-based augmentation in the latent space and then force the prediction model to change linearly between samples. Second, we enable the learned network to tell apart samples across two interpolation-perturbed views through forcing the correlation matrix across views to approximate an identity matrix. By combining the two settings, we extract rich supervision information from both the abundant unlabeled nodes and the rare yet valuable labeled nodes for discriminative representation learning. Extensive experimental results on six datasets demonstrate the effectiveness and the generality of MGCN compared to the existing state-of-the-art methods. The code of MGCN is available at https://github.com/xihongyang1999/MGCN on Github.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,半教師付きノード分類において有望な性能を達成している。 しかし、表現の崩壊とともに、不十分な監督の問題は、この分野におけるGNNの性能を著しく制限している。 半教師付きシナリオにおけるノード表現の崩壊を軽減するために,Mixed Graph Contrastive Network (MGCN) と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 本研究では,補間に基づく拡張戦略と相関還元機構により,潜伏埋め込みの識別能力を向上する。 具体的には、まず、潜伏空間における補間に基づく拡張を行い、次に予測モデルにサンプル間の線形変化を強制する。 第二に、学習ネットワークが2つの補間摂動ビューにまたがってサンプルを区別できるようにし、その相関行列をビューに迫り、同一性行列を近似させる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードの両方からリッチな監視情報を抽出し、識別的表現学習を行う。 6つのデータセットに対する大規模な実験結果は、既存の最先端手法と比較して、MGCNの有効性と一般性を示している。 MGCNのコードはGithubのhttps://github.com/xihongyang 1999/MGCNで公開されている。

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