Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Surprising Behaviour of node2vec

論文の概要: On the Surprising Behaviour of node2vec

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08252v1
Date: Thu, 16 Jun 2022 15:46:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-17 13:59:43.104668
Title: On the Surprising Behaviour of node2vec
Title（参考訳）: node2vecの挙動について
Authors: Celia Hacker, Bastian Rieck
Abstract要約: node2vecに注目し、その埋め込み品質を複数の観点から分析する。その結果, 埋込み品質はパラメータ選択に関して不安定であることが示唆された。私たちは実際にこれに対する戦略を提案します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.396560798899413
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph embedding techniques are a staple of modern graph learning research. When using embeddings for downstream tasks such as classification, information about their stability and robustness, i.e., their susceptibility to sources of noise, stochastic effects, or specific parameter choices, becomes increasingly important. As one of the most prominent graph embedding schemes, we focus on node2vec and analyse its embedding quality from multiple perspectives. Our findings indicate that embedding quality is unstable with respect to parameter choices, and we propose strategies to remedy this in practice.
Abstract（参考訳）: グラフ埋め込み技術は、現代のグラフ学習研究の出発点である。分類などの下流タスクに埋め込みを使用する場合、その安定性や堅牢性に関する情報、すなわちノイズの発生源、確率効果、特定のパラメータ選択への感受性がますます重要になる。最も顕著なグラフ埋め込みスキームの1つとして、 node2vec に着目し、その埋め込み品質を複数の観点から分析する。本研究は, 組込み品質がパラメータ選択に関して不安定であることを示し, 実際にこれを改善するための戦略を提案する。

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