論文の概要: Dynamic Community Detection via Adversarial Temporal Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03580v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 08:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-17 17:12:42.974672
• Title: Dynamic Community Detection via Adversarial Temporal Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: 時空間グラフ表現学習による動的コミュニティ検出
• Authors: Changwei Gong, Changhong Jing, Yanyan Shen, Shuqiang Wang
• Abstract要約: 本研究では,脳ネットワークデータの少数のサンプルから動的コミュニティを検出するために,対角時間グラフ表現学習フレームワークを提案する。 さらに、このフレームワークは、時間グラフ表現の学習をガイドし、測定可能なモジュラリティ損失を最適化して、コミュニティのモジュラリティを最大化するために、敵対的なトレーニングを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.487265170798974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic community detection has been prospered as a powerful tool for quantifying changes in dynamic brain network connectivity patterns by identifying strongly connected sets of nodes. However, as the network science problems and network data to be processed become gradually more sophisticated, it awaits a better method to efficiently learn low dimensional representation from dynamic network data and reveal its latent function that changes over time in the brain network. In this work, an adversarial temporal graph representation learning (ATGRL) framework is proposed to detect dynamic communities from a small sample of brain network data. It adopts a novel temporal graph attention network as an encoder to capture more efficient spatio-temporal features by attention mechanism in both spatial and temporal dimensions. In addition, the framework employs adversarial training to guide the learning of temporal graph representation and optimize the measurable modularity loss to maximize the modularity of community. Experiments on the real-world brain networks datasets are demonstrated to show the effectiveness of this new method.
• Abstract（参考訳）: 動的コミュニティ検出は、強結合されたノードの集合を同定することで、動的脳ネットワーク接続パターンの変化を定量化する強力なツールとして栄えている。 しかし、処理対象のネットワーク科学問題やネットワークデータがより高度化するにつれて、動的ネットワークデータから低次元表現を効率よく学習し、脳ネットワークの時間とともに変化する潜時関数を明らかにする方法が期待できる。 本研究では,脳ネットワークデータの少数のサンプルから動的コミュニティを検出するために,対向時間グラフ表現学習(ATGRL)フレームワークを提案する。 新たな時間グラフアテンションネットワークをエンコーダとして採用し,空間的および時間的次元のアテンション機構により,より効率的な時空間的特徴を捉える。 さらに、このフレームワークは、時間的グラフ表現の学習を指導し、コミュニティのモジュラリティを最大化するために測定可能なモジュラリティ損失を最適化するために、敵対的なトレーニングを採用している。 本手法の有効性を示すために,実世界の脳ネットワークデータセットの実験を行った。

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