論文の概要: Towards Consistency and Complementarity: A Multiview Graph Information Bottleneck Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05676v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 13:51:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 12:51:33.467813
• Title: Towards Consistency and Complementarity: A Multiview Graph Information Bottleneck Approach
• Title（参考訳）: 一貫性と相補性に向けて:マルチビューグラフ情報ボトルネックアプローチ
• Authors: Xiaolong Fan and Maoguo Gong and Yue Wu and Mingyang Zhang and Hao Li and Xiangming Jiang
• Abstract要約: 共有(一貫性)とビュー固有(相補性)情報をモデル化し、統合する方法は、マルチビューグラフ解析において重要な問題である。 本稿では,共通表現の合意とビュー固有表現の不一致を最大化するために,MVGIB(Multiview Variational Graph Information Bottleneck)の原理を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.40829979251883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The empirical studies of Graph Neural Networks (GNNs) broadly take the original node feature and adjacency relationship as singleview input, ignoring the rich information of multiple graph views. To circumvent this issue, the multiview graph analysis framework has been developed to fuse graph information across views. How to model and integrate shared (i.e. consistency) and view-specific (i.e. complementarity) information is a key issue in multiview graph analysis. In this paper, we propose a novel Multiview Variational Graph Information Bottleneck (MVGIB) principle to maximize the agreement for common representations and the disagreement for view-specific representations. Under this principle, we formulate the common and view-specific information bottleneck objectives across multiviews by using constraints from mutual information. However, these objectives are hard to directly optimize since the mutual information is computationally intractable. To tackle this challenge, we derive variational lower and upper bounds of mutual information terms, and then instead optimize variational bounds to find the approximate solutions for the information objectives. Extensive experiments on graph benchmark datasets demonstrate the superior effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の実証研究は、元のノードの特徴と隣接関係を単一ビュー入力として、複数のグラフビューの豊富な情報を無視している。 この問題を回避するため、マルチビューグラフ分析フレームワークが開発され、ビューにまたがるグラフ情報を融合している。 共有(一貫性)とビュー固有(相補性)情報をモデル化し、統合する方法は、マルチビューグラフ解析において重要な問題である。 本稿では,共通表現の合意とビュー固有表現の不一致を最大化するために,MVGIB(Multiview Variational Graph Information Bottleneck)の原理を提案する。 この原則の下で、相互情報からの制約を用いて、多視点間における共通およびビュー固有の情報ボトルネックの目標を定式化する。 しかし、相互情報が計算的に難解であるため、これらの目的を直接最適化することは困難である。 この課題に取り組むために、相互情報項の変分下界と上界を導出し、代わりに変分境界を最適化して情報目的の近似解を求める。 グラフベンチマークデータセットの広範な実験により,提案手法の有効性が示された。

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