論文の概要: Boosting Graph Structure Learning with Dummy Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08561v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 05:44:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 14:34:19.526448
• Title: Boosting Graph Structure Learning with Dummy Nodes
• Title（参考訳）: ダミーノードによるグラフ構造学習の強化
• Authors: Xin Liu, Jiayang Cheng, Yangqiu Song, Xin Jiang
• Abstract要約: グラフカーネルとグラフニューラルネットワークをダミーノードで拡張し、グラフ分類とサブグラフ同型マッチングタスクの実験を行う。 このようなダミーノードは、効率的な一様エッジ-頂点変換とエピモルフィック逆を構築し、元のグラフを復元するのに役立つことを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.83708114701956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of graph kernels and graph representation learning, many superior methods have been proposed to handle scalability and oversmoothing issues on graph structure learning. However, most of those strategies are designed based on practical experience rather than theoretical analysis. In this paper, we use a particular dummy node connecting to all existing vertices without affecting original vertex and edge properties. We further prove that such the dummy node can help build an efficient monomorphic edge-to-vertex transform and an epimorphic inverse to recover the original graph back. It also indicates that adding dummy nodes can preserve local and global structures for better graph representation learning. We extend graph kernels and graph neural networks with dummy nodes and conduct experiments on graph classification and subgraph isomorphism matching tasks. Empirical results demonstrate that taking graphs with dummy nodes as input significantly boosts graph structure learning, and using their edge-to-vertex graphs can also achieve similar results. We also discuss the gain of expressive power from the dummy in neural networks.
• Abstract（参考訳）: グラフカーネルとグラフ表現学習の開発により、グラフ構造学習におけるスケーラビリティと過度な問題に対処する多くの優れた手法が提案されている。 しかし、これらの戦略のほとんどは理論解析よりも実践的な経験に基づいて設計されている。 本稿では,既存のすべての頂点と接続するダミーノードを,元の頂点やエッジ特性に影響を与えずに使用する。 さらに、このようなダミーノードは、効率的な一様エッジ-頂点変換とエピモルフィック逆を構築でき、元のグラフを復元できることを示す。 また、ダミーノードの追加は、グラフ表現学習を改善するためにローカルおよびグローバル構造を保存できることを示している。 グラフカーネルとグラフニューラルネットワークをダミーノードで拡張し,グラフ分類と部分グラフ同型マッチングタスクの実験を行う。 実験の結果、ダミーノードを入力とするグラフはグラフ構造学習を著しく促進し、edge-to-vertexグラフも同様の結果が得られることがわかった。 また,ニューラルネットワークにおけるダミーからの表現力の獲得についても論じる。

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