論文の概要: Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00248v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 10:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 16:19:13.553396
• Title: Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning
• Title（参考訳）: 不均一グラフコントラスト多視点学習
• Authors: Zehong Wang, Qi Li, Donghua Yu, Xiaolong Han, Xiao-Zhi Gao, Shigen Shen
• Abstract要約: グラフデータセット上での識別ノード表現を学習するために,グラフコントラスト学習(GCL)が開発された。 本稿では,HGCML(Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning)モデルを提案する。 HGCMLは、5つの実世界のベンチマークデータセットにおける最先端のベースラインを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.489983916543805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the success of contrastive learning (CL) in computer vision and natural language processing, graph contrastive learning (GCL) has been developed to learn discriminative node representations on graph datasets. However, the development of GCL on Heterogeneous Information Networks (HINs) is still in the infant stage. For example, it is unclear how to augment the HINs without substantially altering the underlying semantics, and how to design the contrastive objective to fully capture the rich semantics. Moreover, early investigations demonstrate that CL suffers from sampling bias, whereas conventional debiasing techniques are empirically shown to be inadequate for GCL. How to mitigate the sampling bias for heterogeneous GCL is another important problem. To address the aforementioned challenges, we propose a novel Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning (HGCML) model. In particular, we use metapaths as the augmentation to generate multiple subgraphs as multi-views, and propose a contrastive objective to maximize the mutual information between any pairs of metapath-induced views. To alleviate the sampling bias, we further propose a positive sampling strategy to explicitly select positives for each node via jointly considering semantic and structural information preserved on each metapath view. Extensive experiments demonstrate HGCML consistently outperforms state-of-the-art baselines on five real-world benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンと自然言語処理におけるコントラスト学習(cl)の成功にインスパイアされたグラフコントラスト学習(gcl)は、グラフデータセットの識別ノード表現を学ぶために開発された。 しかし、異種情報ネットワーク(HIN)におけるGCLの開発は、まだ幼児期である。 例えば、下位のセマンティクスを実質的に変えることなくhinを補完する方法や、リッチセマンティクスを完全に捉えるためのコントラストの目的をどのように設計するかは明確ではない。 さらに、初期の研究では、CLはサンプリングバイアスに悩まされているのに対し、従来のデバイアス技術はGCLには不十分であることが実証的に示されている。 異種gclのサンプリングバイアスを軽減する方法も重要な問題である。 上記の課題に対処するため,HGCML(Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning)モデルを提案する。 特に,メタパスを拡張として,複数のサブグラフを複数ビューとして生成し,メタパスが引き起こすビュー間の相互情報を最大化するためのコントラスト的目的を提案する。 サンプリングバイアスを軽減するため,各メタパスビューに保存されている意味情報と構造情報を共同で考慮し,各ノードの正を明示的に選択する正のサンプリング戦略を提案する。 大規模な実験は、HGCMLが5つの実世界のベンチマークデータセットの最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示している。

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