論文の概要: Subgraph Frequency Distribution Estimation using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06684v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 06:23:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 12:14:20.146622
• Title: Subgraph Frequency Distribution Estimation using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたサブグラフ周波数分布推定
• Authors: Zhongren Chen, Xinyue Xu, Shengyi Jiang, Hao Wang and Lu Mi
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた新しい表現学習フレームワークであるGNNSを提案する。 我々のフレームワークは、ノード、サブグラフ、グラフの階層的な埋め込みを学習する推論モデルと生成モデルを含む。 学習したモデルと埋め込みを用いて、サブグラフを高度にスケーラブルで並列な方法でサンプリングし、これらのサンプリングされたサブグラフに基づいて周波数分布推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.02487540304784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Small subgraphs (graphlets) are important features to describe fundamental units of a large network. The calculation of the subgraph frequency distributions has a wide application in multiple domains including biology and engineering. Unfortunately due to the inherent complexity of this task, most of the existing methods are computationally intensive and inefficient. In this work, we propose GNNS, a novel representational learning framework that utilizes graph neural networks to sample subgraphs efficiently for estimating their frequency distribution. Our framework includes an inference model and a generative model that learns hierarchical embeddings of nodes, subgraphs, and graph types. With the learned model and embeddings, subgraphs are sampled in a highly scalable and parallel way and the frequency distribution estimation is then performed based on these sampled subgraphs. Eventually, our methods achieve comparable accuracy and a significant speedup by three orders of magnitude compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 小さなサブグラフ(グラフレット)は、大きなネットワークの基本単位を記述する上で重要な特徴である。 サブグラフ周波数分布の計算は生物学や工学を含む複数の領域で広く応用されている。 残念ながら、このタスクの本質的な複雑さのため、既存のメソッドのほとんどは計算集約的で非効率です。 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いてサブグラフを効率的にサンプリングし,周波数分布を推定する新しい表現学習フレームワークgnnを提案する。 我々のフレームワークは、ノード、サブグラフ、グラフの階層的な埋め込みを学習する推論モデルと生成モデルを含む。 学習されたモデルと埋め込みにより、サブグラフは高度にスケーラブルで並列にサンプリングされ、それらのサンプルされたサブグラフに基づいて周波数分布推定が行われる。 最終的に,本手法は既存の手法に比べて3桁の精度と大幅な高速化を実現している。

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