論文の概要: Modularity Optimization as a Training Criterion for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00107v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 21:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 14:57:34.667917
• Title: Modularity Optimization as a Training Criterion for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのトレーニング基準としてのモジュラリティ最適化
• Authors: Tsuyoshi Murata and Naveed Afzal
• Abstract要約: グラフ畳み込みモデルにおけるネットワークのコミュニティ構造保存目的を組み込んだ学習表現の質に及ぼす効果について検討する。 2つの属性付きビビログラフィーネットワークの実験的評価により、コミュニティ保存目的の組み入れにより、スパースラベル方式における半教師付きノード分類精度が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.903711704663904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolution is a recent scalable method for performing deep feature learning on attributed graphs by aggregating local node information over multiple layers. Such layers only consider attribute information of node neighbors in the forward model and do not incorporate knowledge of global network structure in the learning task. In particular, the modularity function provides a convenient source of information about the community structure of networks. In this work we investigate the effect on the quality of learned representations by the incorporation of community structure preservation objectives of networks in the graph convolutional model. We incorporate the objectives in two ways, through an explicit regularization term in the cost function in the output layer and as an additional loss term computed via an auxiliary layer. We report the effect of community structure preserving terms in the graph convolutional architectures. Experimental evaluation on two attributed bibilographic networks showed that the incorporation of the community-preserving objective improves semi-supervised node classification accuracy in the sparse label regime.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込み(Graph convolution)は、複数のレイヤにまたがるローカルノード情報を集約することで、属性付きグラフで深い特徴学習を行う、最近のスケーラブルな方法である。 このようなレイヤはフォワードモデルにおけるノードの隣人の属性情報のみを考慮し、学習タスクにグローバルネットワーク構造に関する知識を取り入れない。 特にモジュラリティ機能は、ネットワークのコミュニティ構造に関する情報の便利な情報源を提供する。 本研究では,グラフ畳み込みモデルにおけるネットワークのコミュニティ構造保存目標の組み入れによる学習表現の質への影響について検討する。 この目的を、出力層のコスト関数における明示的な正規化項と、補助層を介して計算される追加の損失項の2つの方法で取り入れる。 グラフ畳み込みアーキテクチャにおけるコミュニティ構造保存用語の効果について報告する。 推定された2つのバイビログラフネットワークの実験的評価により,コミュニティ保存目標の定式化により,半教師ありノード分類精度が向上した。

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