論文の概要: Graph Generative Model for Benchmarking Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04396v4
• Date: Fri, 9 Jun 2023 11:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 18:25:43.013674
• Title: Graph Generative Model for Benchmarking Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークベンチマークのためのグラフ生成モデル
• Authors: Minji Yoon, Yue Wu, John Palowitch, Bryan Perozzi, Ruslan Salakhutdinov
• Abstract要約: 本稿では,プライバシ制御により実世界のグラフの分布を学習し,再現する新しいグラフ生成モデルを提案する。 我々のモデルは、GNNモデルのベンチマークに効果的に使用できる大規模な実世界のグラフの、プライバシ制御された合成代用をうまく生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.11514658000547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the field of Graph Neural Networks (GNN) continues to grow, it experiences a corresponding increase in the need for large, real-world datasets to train and test new GNN models on challenging, realistic problems. Unfortunately, such graph datasets are often generated from online, highly privacy-restricted ecosystems, which makes research and development on these datasets hard, if not impossible. This greatly reduces the amount of benchmark graphs available to researchers, causing the field to rely only on a handful of publicly-available datasets. To address this problem, we introduce a novel graph generative model, Computation Graph Transformer (CGT) that learns and reproduces the distribution of real-world graphs in a privacy-controlled way. More specifically, CGT (1) generates effective benchmark graphs on which GNNs show similar task performance as on the source graphs, (2) scales to process large-scale graphs, (3) incorporates off-the-shelf privacy modules to guarantee end-user privacy of the generated graph. Extensive experiments across a vast body of graph generative models show that only our model can successfully generate privacy-controlled, synthetic substitutes of large-scale real-world graphs that can be effectively used to benchmark GNN models.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の分野が成長を続けるにつれ、挑戦的で現実的な問題に対して、新しいGNNモデルをトレーニングし、テストするための、大規模で現実世界のデータセットの必要性が増大する。 残念ながら、このようなグラフデータセットは、しばしば、非常にプライバシーに制限されたオンラインのエコシステムから生成されるため、これらのデータセットの研究と開発は困難である。 これにより、研究者が利用可能なベンチマークグラフの量が大幅に削減され、フィールドは公開データセットにのみ依存するようになる。 この問題に対処するために,プライバシ制御により実世界のグラフの分布を学習し,再現する新しいグラフ生成モデルであるComputation Graph Transformer(CGT)を導入する。 より具体的には、CGT (1) は、GNNがソースグラフと同様のタスク性能を示す効果的なベンチマークグラフを生成し、(2)大規模グラフを処理するスケール、(3) 生成したグラフのエンドユーザプライバシを保証するために、既製のプライバシモジュールを組み込んだ。 膨大なグラフ生成モデルにわたる広範囲な実験により、我々のモデルのみがgnnモデルのベンチマークに効果的に使用できる大規模な実世界のグラフのプライバシ制御された合成代用品を生成できることが示されている。

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