論文の概要: Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11440v2
• Date: Fri, 6 Jan 2023 01:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:15:53.554629
• Title: Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological Analysis
• Title（参考訳）: 社会分析のための自己教師付きハイパーグラフ表現学習
• Authors: Xiangguo Sun, Hong Cheng, Bo Liu, Jia Li, Hongyang Chen, Guandong Xu, Hongzhi Yin
• Abstract要約: 本稿では,データマイニング技術と社会学的行動基準のさらなる融合を支援するための基本的な方法論を提案する。 まず,効率的なハイパーグラフ認識と高速グラフ構築フレームワークを提案する。 第2に,ユーザからユーザへのソーシャルインフルエンスを学習するためのハイパーグラフベースニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.514283292498405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern sociology has profoundly uncovered many convincing social criteria for behavioural analysis. Unfortunately, many of them are too subjective to be measured and presented in online social networks. On the other hand, data mining techniques can better find data patterns but many of them leave behind unnatural understanding. In this paper, we propose a fundamental methodology to support the further fusion of data mining techniques and sociological behavioral criteria. Our highlights are three-fold: First, we propose an effective hypergraph awareness and a fast line graph construction framework. The hypergraph can more profoundly indicate the interactions between individuals and their environments because each edge in the hypergraph (a.k.a hyperedge) contains more than two nodes, which is perfect to describe social environments. A line graph treats each social environment as a super node with the underlying influence between different environments. In this way, we go beyond traditional pair-wise relations and explore richer patterns under various sociological criteria; Second, we propose a novel hypergraph-based neural network to learn social influence flowing from users to users, users to environments, environment to users, and environments to environments. The neural network can be learned via a task-free method, making our model very flexible to support various data mining tasks and sociological analysis; Third, we propose both qualitative and quantitive solutions to effectively evaluate the most common sociological criteria like social conformity, social equivalence, environmental evolving and social polarization. Our extensive experiments show that our framework can better support both data mining tasks for online user behaviours and sociological analysis.
• Abstract（参考訳）: 現代の社会学は行動分析の説得力のある社会的基準の多くを深く発見してきた。 残念ながら、それらの多くは、オンラインソーシャルネットワークで測定され、提示されるには主観的すぎる。 一方、データマイニング技術はデータパターンをよりよく見つけることができるが、その多くは不自然な理解を残している。 本稿では,データマイニング技術と社会学的行動基準のさらなる融合を支援するための基本的な方法論を提案する。 まず、効果的なハイパーグラフ認識と高速なライングラフ構築フレームワークを提案する。 ハイパーグラフは、ハイパーグラフの各エッジが2つ以上のノードを含んでおり、社会環境を記述するのに最適であるため、個人とその環境間の相互作用をより深く示すことができる。 ライングラフは、それぞれの社会環境を、異なる環境間の基盤となる影響を持つスーパーノードとして扱う。 そこで,我々は従来の対関係を越え,様々な社会学的基準の下でより豊かなパターンを探索する。第2に,ユーザからユーザへ,ユーザへ,環境へ,環境から環境へ流れる社会的影響を学習するハイパーグラフベースのニューラルネットを提案する。 第3に、社会的適合性、社会的等価性、環境の進化、社会分極化といった社会学的基準を効果的に評価するために、質的および定量的なソリューションを提案する。 広範な実験により,オンラインユーザ行動と社会学的分析のためのデータマイニングタスクを,フレームワークがより良くサポートできることが判明した。

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