論文の概要: Micro and Macro Level Graph Modeling for Graph Variational Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16844v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 13:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 18:12:41.226725
• Title: Micro and Macro Level Graph Modeling for Graph Variational Auto-Encoders
• Title（参考訳）: グラフ変動オートエンコーダのためのマイクロおよびマクロレベルグラフモデリング
• Authors: Kiarash Zahirnia, Oliver Schulte, Parmis Naddaf, Ke Li
• Abstract要約: 本稿では,ノードレベルの特性とグラフレベルの統計を協調的にモデル化する,新しいマルチレベルフレームワークを提案する。 本稿では,ノードレベルとグラフレベルの損失を組み合わせたグラフ生成のための新しいマイクロマクロトレーニング手法を提案する。 実験の結果,GraphVAEモデルにマイクロマクロモデリングを追加することで,5つのベンチマークデータセットにおいて最大2桁のグラフ品質スコアが向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.302222204710276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models for graph data are an important research topic in machine learning. Graph data comprise two levels that are typically analyzed separately: node-level properties such as the existence of a link between a pair of nodes, and global aggregate graph-level statistics, such as motif counts. This paper proposes a new multi-level framework that jointly models node-level properties and graph-level statistics, as mutually reinforcing sources of information. We introduce a new micro-macro training objective for graph generation that combines node-level and graph-level losses. We utilize the micro-macro objective to improve graph generation with a GraphVAE, a well-established model based on graph-level latent variables, that provides fast training and generation time for medium-sized graphs. Our experiments show that adding micro-macro modeling to the GraphVAE model improves graph quality scores up to 2 orders of magnitude on five benchmark datasets, while maintaining the GraphVAE generation speed advantage.
• Abstract（参考訳）: グラフデータの生成モデルは、機械学習において重要な研究テーマである。 グラフデータは、ノードの対間のリンクの存在のようなノードレベルの特性と、モチーフ数のようなグローバル集約グラフレベルの統計である。 本稿では,ノードレベルの特性とグラフレベルの統計を相互にモデル化し,相互に情報源を補強する新しいマルチレベルフレームワークを提案する。 ノードレベルの損失とグラフレベルの損失を組み合わせた,グラフ生成のための新たなマイクロマクロトレーニング目標を提案する。 マイクロマクロの目的は,グラフレベルの潜在変数に基づく確立されたモデルであるgraphvaeを用いて,中規模のグラフに対して高速なトレーニングと生成時間を提供する。 実験の結果,GraphVAEモデルにマイクロマクロモデリングを追加することで,ベンチマークデータセットの最大2桁のグラフ品質スコアが向上し,GraphVAE生成速度の優位性が維持されることがわかった。

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