論文の概要: Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07011v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 13:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 17:11:22.103622
• Title: Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering
• Title（参考訳）: マルチビューグラフクラスタリングのための変分グラフ生成装置
• Authors: Jianpeng Chen, Yawen Ling, Jie Xu, Yazhou Ren, Shudong Huang, Xiaorong Pu, Lifang He
• Abstract要約: マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。 複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分収束グラフを推定するために、新しい変分グラフ生成法を提案する。 単純なグラフエンコーダとマルチビュークラスタリングの目的を併用して,クラスタリングのためのグラフ埋め込みを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.721803208437755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view graph clustering (MGC) methods are increasingly being studied due to the rising of multi-view data with graph structural information. The critical point of MGC is to better utilize the view-specific and view-common information in features and graphs of multiple views. However, existing works have an inherent limitation that they are unable to concurrently utilize the consensus graph information across multiple graphs and the view-specific feature information. To address this issue, we propose Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering (VGMGC). Specifically, a novel variational graph generator is proposed to infer a reliable variational consensus graph based on a priori assumption over multiple graphs. Then a simple yet effective graph encoder in conjunction with the multi-view clustering objective is presented to learn the desired graph embeddings for clustering, which embeds the consensus and view-specific graphs together with features. Finally, theoretical results illustrate the rationality of VGMGC by analyzing the uncertainty of the inferred consensus graph with information bottleneck principle. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our VGMGC over SOTAs.
• Abstract（参考訳）: マルチビューグラフクラスタリング(MGC)法は,グラフ構造情報を用いたマルチビューデータの増大により研究が進んでいる。 MGCの要点は、複数のビューの特徴やグラフにおいて、ビュー特化およびビュー共通情報をうまく活用することである。 しかし、既存の作品には、複数のグラフにまたがるコンセンサスグラフ情報とビュー固有の特徴情報を同時に利用できないという固有の制限がある。 この問題に対処するために,マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。 具体的には,複数のグラフ上の事前仮定に基づく信頼性の高い変分コンセンサスグラフを推定するために,新しい変分グラフ生成器を提案する。 次に、マルチビュークラスタリングの目的と連動して、シンプルで効果的なグラフエンコーダを提示して、コンセンサスとビュー固有のグラフと特徴を組み込んだクラスタリングのための所望のグラフ埋め込みを学習する。 最後に,情報ボトルネック原理を用いて推定されたコンセンサスグラフの不確実性を分析することにより,vgmgcの合理性を示す。 広範な実験により,soma上でのvgmgcの優れた性能が実証された。

関連論文リスト

• Dual-Optimized Adaptive Graph Reconstruction for Multi-View Graph Clustering [19.419832637206138]
  本稿では, DOAGC という2つの最適化された適応グラフ再構成に基づく新しいマルチビューグラフクラスタリング手法を提案する。 主に、従来のGNNの利点を維持しつつ、異種グラフ問題に対処するために、従来のGNNに適合したグラフ構造を再構築することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T12:50:21Z)
• Multiview Graph Learning with Consensus Graph [24.983233822595274]
  グラフトポロジ推論は多くのアプリケーション領域において重要なタスクである。 多くの現代のデータセットは異質または混合であり、複数の関連するグラフ、すなわちマルチビューグラフを含んでいる。 コンセンサス正則化に基づく代替手法を提案する。 また、脳波記録(EEG)から複数の被験者の脳機能接続ネットワークを推定するためにも用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T19:35:54Z)
• Towards Self-Interpretable Graph-Level Anomaly Detection [73.1152604947837]
  グラフレベルの異常検出(GLAD)は、コレクションの大多数と比べて顕著な相違を示すグラフを識別することを目的としている。 本稿では,異常なグラフを検出し,同時に情報的説明を生成する自己解釈グラフaNomaly dETectionモデル(SIGNET)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T10:10:07Z)
• GraphCoCo: Graph Complementary Contrastive Learning [65.89743197355722]
  グラフコントラスト学習(GCL)は、手作業によるアノテーションの監督なしに、グラフ表現学習(GRL)において有望な性能を示した。 本稿では,この課題に対処するため,グラフココというグラフ補完型コントラスト学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:58:36Z)
• Towards Graph Self-Supervised Learning with Contrastive Adjusted Zooming [48.99614465020678]
  本稿では,グラフコントラスト適応ズームによる自己教師付きグラフ表現学習アルゴリズムを提案する。 このメカニズムにより、G-Zoomはグラフから複数のスケールから自己超越信号を探索して抽出することができる。 我々は,実世界のデータセットに関する広範な実験を行い,提案したモデルが常に最先端の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-20T22:45:53Z)
• Multi-view Contrastive Graph Clustering [12.463334005083379]
  マルチビュー属性グラフデータをクラスタリングするための汎用フレームワークを提案する。 コントラスト学習の成功に触発されて,マルチビューコントラストグラフクラスタリング(MCGC)法を提案する。 私たちの単純なアプローチは、既存のディープラーニングベースの手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T15:22:42Z)
• A Robust and Generalized Framework for Adversarial Graph Embedding [73.37228022428663]
  本稿では,AGE という逆グラフ埋め込みのための頑健なフレームワークを提案する。 AGEは、暗黙の分布から強化された負のサンプルとして偽の隣接ノードを生成する。 本フレームワークでは,3種類のグラフデータを扱う3つのモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-22T07:05:48Z)
• Consistent Multiple Graph Embedding for Multi-View Clustering [41.17336912278538]
  Consistent Multiple Graph Embedding Clustering framework (CMGEC) を提案する。 具体的には,マルチビューデータの補完情報を柔軟に符号化するマルチグラフオートエンコーダを設計する。 各ビューにおける隣り合う特徴の類似性を維持するための学習共通表現を導くため、MMIM(Multi-view Mutual Information Maximization Module)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T09:08:22Z)
• Diversified Multiscale Graph Learning with Graph Self-Correction [55.43696999424127]
  2つのコア成分を組み込んだ多次元グラフ学習モデルを提案します。 情報埋め込みグラフを生成するグラフ自己補正(GSC)機構、および入力グラフの包括的な特性評価を達成するために多様性ブースト正規化(DBR)。 一般的なグラフ分類ベンチマークの実験は、提案されたGSCメカニズムが最先端のグラフプーリング方法よりも大幅に改善されることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-17T16:22:24Z)
• Multi-view Graph Learning by Joint Modeling of Consistency and Inconsistency [65.76554214664101]
  グラフ学習は、複数のビューから統一的で堅牢なグラフを学ぶ能力を備えた、マルチビュークラスタリングのための有望なテクニックとして登場した。 本稿では,統合目的関数における多視点一貫性と多視点不整合を同時にモデル化する,新しい多視点グラフ学習フレームワークを提案する。 12のマルチビューデータセットに対する実験は、提案手法の堅牢性と効率性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T06:11:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。