論文の概要: An Invertible Graph Diffusion Neural Network for Source Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09214v1
- Date: Sat, 18 Jun 2022 14:35:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 19:11:14.281460
- Title: An Invertible Graph Diffusion Neural Network for Source Localization
- Title（参考訳）: ソースローカライゼーションのための可逆グラフ拡散ニューラルネットワーク
- Authors: Junxiang Wang, Junji Jiang, and Liang Zhao
- Abstract要約: 本稿では,グラフ上のソースローカライゼーションのための非可逆グラフ拡散モデルの汎用的枠組みを確立することを目的とする。
具体的には,既存のグラフ拡散モデルを理論的保証で非可逆化するグラフ残差シナリオを提案する。
また,推定源の誤差を相殺する新しい誤り補償機構も開発している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.811725212252544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Localizing the source of graph diffusion phenomena, such as misinformation
propagation, is an important yet extremely challenging task. Existing source
localization models typically are heavily dependent on the hand-crafted rules.
Unfortunately, a large portion of the graph diffusion process for many
applications is still unknown to human beings so it is important to have
expressive models for learning such underlying rules automatically. This paper
aims to establish a generic framework of invertible graph diffusion models for
source localization on graphs, namely Invertible Validity-aware Graph Diffusion
(IVGD), to handle major challenges including 1) Difficulty to leverage
knowledge in graph diffusion models for modeling their inverse processes in an
end-to-end fashion, 2) Difficulty to ensure the validity of the inferred
sources, and 3) Efficiency and scalability in source inference. Specifically,
first, to inversely infer sources of graph diffusion, we propose a graph
residual scenario to make existing graph diffusion models invertible with
theoretical guarantees; second, we develop a novel error compensation mechanism
that learns to offset the errors of the inferred sources. Finally, to ensure
the validity of the inferred sources, a new set of validity-aware layers have
been devised to project inferred sources to feasible regions by flexibly
encoding constraints with unrolled optimization techniques. A linearization
technique is proposed to strengthen the efficiency of our proposed layers. The
convergence of the proposed IVGD is proven theoretically. Extensive experiments
on nine real-world datasets demonstrate that our proposed IVGD outperforms
state-of-the-art comparison methods significantly. We have released our code at
https://github.com/xianggebenben/IVGD.
- Abstract（参考訳）: 誤った情報伝達などのグラフ拡散現象の発生源の局所化は重要ではあるが極めて困難な課題である。
既存のソースローカライズモデルは通常、手作りのルールに大きく依存する。
残念ながら、多くのアプリケーションに対するグラフ拡散プロセスの大部分は、まだ人間には知られていないため、そのような基礎となるルールを自動的に学習するための表現的モデルを持つことが重要である。
本稿では,グラフ上のソースローカライズのための可逆グラフ拡散モデル,すなわち可逆妥当性認識グラフ拡散(ivgd)の汎用的枠組みを確立することを目的としている。
1) グラフ拡散モデルにおける知識の活用が困難である。
2 推定源の妥当性の確保が困難であること、及び
3) ソース推論の効率性とスケーラビリティ。
具体的には、まず、グラフ拡散のソースを逆推論するために、既存のグラフ拡散モデルを理論的保証で可逆化するグラフ残差シナリオを提案し、次に、推定されたソースのエラーをオフセットする新しいエラー補償機構を開発する。
最後に, 提案手法を用いて制約を柔軟に符号化することにより, 提案手法を適用可能な領域に推定する新たな妥当性認識層が考案された。
提案するレイヤの効率を高めるために,線形化手法を提案する。
提案されたIVGDの収束は理論的に証明されている。
実世界の9つのデータセットに対する大規模な実験により、提案したIVGDは最先端比較法を大幅に上回っていることが示された。
私たちはコードをhttps://github.com/xianggebenbenben/ivgdでリリースした。
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