論文の概要: Higher-order Clustering and Pooling for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03473v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 09:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-11 13:03:50.172814
• Title: Higher-order Clustering and Pooling for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの高次クラスタリングとプール化
• Authors: Alexandre Duval, Fragkiskos Malliaros
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、多数のグラフ分類タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。 HoscPoolはクラスタリングベースのグラフプーリング演算子で、階層的に高階情報をキャプチャする。 グラフ分類タスクにおいてHoscPoolを評価し,そのクラスタリングコンポーネントを地層構造を持つグラフ上で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.47617360812023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks achieve state-of-the-art performance on a plethora of graph classification tasks, especially due to pooling operators, which aggregate learned node embeddings hierarchically into a final graph representation. However, they are not only questioned by recent work showing on par performance with random pooling, but also ignore completely higher-order connectivity patterns. To tackle this issue, we propose HoscPool, a clustering-based graph pooling operator that captures higher-order information hierarchically, leading to richer graph representations. In fact, we learn a probabilistic cluster assignment matrix end-to-end by minimising relaxed formulations of motif spectral clustering in our objective function, and we then extend it to a pooling operator. We evaluate HoscPool on graph classification tasks and its clustering component on graphs with ground-truth community structure, achieving best performance. Lastly, we provide a deep empirical analysis of pooling operators' inner functioning.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、多くのグラフ分類タスク、特に学習ノードの埋め込みを階層的に最終グラフ表現に集約するプーリング演算子によって、最先端のパフォーマンスを達成する。 しかしながら、ランダムプーリングと同等のパフォーマンスを示す最近の研究によって疑問視されるだけでなく、完全に高次接続パターンを無視している。 本稿では,高次情報を階層的にキャプチャし,よりリッチなグラフ表現を実現するクラスタリングベースのグラフプーリング演算子hoscpoolを提案する。 実際、目的関数におけるモチーフスペクトルクラスタリングの緩和された定式化を最小化し、確率的クラスタ割り当て行列をエンドツーエンドに学習し、それをプール演算子に拡張する。 グラフ分類タスクのHoscPoolと,そのクラスタリングコンポーネントを,基盤構造を持つグラフ上で評価し,高い性能を実現した。 最後に,プール操作者の内部機能に関する深い経験的分析を行う。

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