論文の概要: Semantic Graph Neural Network with Multi-measure Learning for Semi-supervised Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01749v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 06:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:09:56.408413
• Title: Semantic Graph Neural Network with Multi-measure Learning for Semi-supervised Classification
• Title（参考訳）: 半教師付き分類のためのマルチ計測学習を用いた意味グラフニューラルネットワーク
• Authors: Junchao Lin, Yuan Wan, Jingwen Xu, Xingchen Qi
• Abstract要約: 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)が注目されている。 近年の研究では、GNNはグラフの複雑な基盤構造に弱いことが示されている。 半教師付き分類のための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.000404730573809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have attracted increasing attention in recent years and have achieved excellent performance in semi-supervised node classification tasks. The success of most GNNs relies on one fundamental assumption, i.e., the original graph structure data is available. However, recent studies have shown that GNNs are vulnerable to the complex underlying structure of the graph, making it necessary to learn comprehensive and robust graph structures for downstream tasks, rather than relying only on the raw graph structure. In light of this, we seek to learn optimal graph structures for downstream tasks and propose a novel framework for semi-supervised classification. Specifically, based on the structural context information of graph and node representations, we encode the complex interactions in semantics and generate semantic graphs to preserve the global structure. Moreover, we develop a novel multi-measure attention layer to optimize the similarity rather than prescribing it a priori, so that the similarity can be adaptively evaluated by integrating measures. These graphs are fused and optimized together with GNN towards semi-supervised classification objective. Extensive experiments and ablation studies on six real-world datasets clearly demonstrate the effectiveness of our proposed model and the contribution of each component.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワーク (GNN) が注目され,半教師付きノード分類タスクにおいて優れた性能を発揮している。 ほとんどのGNNの成功は1つの基本的な前提、すなわち元のグラフ構造データが利用できることに依存している。 しかし、最近の研究では、gnnはグラフの複雑な基盤構造に弱いことを示しており、生のグラフ構造のみに頼るのではなく、下流タスクのための包括的かつ堅牢なグラフ構造を学ぶ必要がある。 そこで我々は,下流タスクのための最適グラフ構造を学習し,半教師付き分類のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には、グラフとノード表現の構造的コンテキスト情報に基づいて、意味論における複雑な相互作用をエンコードし、大域構造を保存するために意味グラフを生成する。 さらに,事前設定よりも類似度を最適化する新しい多測度アテンション層を開発し,その類似度を尺度の統合により適応的に評価できるようにする。 これらのグラフはgnnと融合され、半教師付き分類目的に向かって最適化される。 6つの実世界のデータセットに対する大規模な実験とアブレーション研究により,提案モデルの有効性と各成分の寄与が明らかに示された。

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