論文の概要: Deep Manifold Learning with Graph Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08377v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 04:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 15:03:45.053209
• Title: Deep Manifold Learning with Graph Mining
• Title（参考訳）: グラフマイニングによる深部多様体学習
• Authors: Xuelong Li and Ziheng Jiao and Hongyuan Zhang and Rui Zhang
• Abstract要約: グラフマイニングのための非段階的決定層を持つ新しいグラフ深層モデルを提案する。 提案モデルでは,現行モデルと比較して最先端性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.84145791017968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Admittedly, Graph Convolution Network (GCN) has achieved excellent results on graph datasets such as social networks, citation networks, etc. However, softmax used as the decision layer in these frameworks is generally optimized with thousands of iterations via gradient descent. Furthermore, due to ignoring the inner distribution of the graph nodes, the decision layer might lead to an unsatisfactory performance in semi-supervised learning with less label support. To address the referred issues, we propose a novel graph deep model with a non-gradient decision layer for graph mining. Firstly, manifold learning is unified with label local-structure preservation to capture the topological information of the nodes. Moreover, owing to the non-gradient property, closed-form solutions is achieved to be employed as the decision layer for GCN. Particularly, a joint optimization method is designed for this graph model, which extremely accelerates the convergence of the model. Finally, extensive experiments show that the proposed model has achieved state-of-the-art performance compared to the current models.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(graph convolution network, gcn)は、ソーシャルネットワークや引用ネットワークなど、グラフデータセットで優れた成果を上げている。 しかし、これらのフレームワークで決定層として使われるsoftmaxは、勾配降下を通じて、一般に数千のイテレーションで最適化されている。 さらに、グラフノードの内部分布を無視するため、決定層はラベルサポートの少ない半教師付き学習において不十分なパフォーマンスをもたらす可能性がある。 上記の問題に対処するため,グラフマイニングのための非段階的決定層を持つグラフ深層モデルを提案する。 まず、多様体学習はラベル局所構造保存と統合され、ノードのトポロジ情報を取得する。 さらに、非勾配性のため、GCNの決定層としてクローズドフォームソリューションが用いられる。 特に、このグラフモデルに対して共同最適化法が設計され、モデルの収束を極端に加速する。 最後に,提案モデルが現行モデルと比較して最先端性能を達成したことを示す。

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