論文の概要: CHGNN: A Semi-Supervised Contrastive Hypergraph Learning Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06213v2
• Date: Tue, 28 May 2024 16:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 04:46:21.516428
• Title: CHGNN: A Semi-Supervised Contrastive Hypergraph Learning Network
• Title（参考訳）: CHGNN: 半スーパービジョンのコントラストハイパーグラフ学習ネットワーク
• Authors: Yumeng Song, Yu Gu, Tianyi Li, Jianzhong Qi, Zhenghao Liu, Christian S. Jensen, Ge Yu,
• Abstract要約: ハイパーグラフは、ソーシャルネットワークやバイオインフォマティクスといったアプリケーションで見られるデータオブジェクト間の高次関係をモデル化することができる。 ラベル付きおよびラベルなしデータから学習するために,自己教師付きコントラスト学習技術を利用したコントラスト型ハイパーグラフニューラルネットワークCHGNNを提案する。 9つの実データセットの実験結果から、CHGNNの有効性に関する洞察が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.18119972779757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraphs can model higher-order relationships among data objects that are found in applications such as social networks and bioinformatics. However, recent studies on hypergraph learning that extend graph convolutional networks to hypergraphs cannot learn effectively from features of unlabeled data. To such learning, we propose a contrastive hypergraph neural network, CHGNN, that exploits self-supervised contrastive learning techniques to learn from labeled and unlabeled data. First, CHGNN includes an adaptive hypergraph view generator that adopts an auto-augmentation strategy and learns a perturbed probability distribution of minimal sufficient views. Second, CHGNN encompasses an improved hypergraph encoder that considers hyperedge homogeneity to fuse information effectively. Third, CHGNN is equipped with a joint loss function that combines a similarity loss for the view generator, a node classification loss, and a hyperedge homogeneity loss to inject supervision signals. It also includes basic and cross-validation contrastive losses, associated with an enhanced contrastive loss training process. Experimental results on nine real datasets offer insight into the effectiveness of CHGNN, showing that it outperforms 13 competitors in terms of classification accuracy consistently.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは、ソーシャルネットワークやバイオインフォマティクスなどのアプリケーションで見られるデータオブジェクト間の高次関係をモデル化することができる。 しかし、グラフ畳み込みネットワークをハイパーグラフに拡張するハイパーグラフ学習に関する最近の研究は、ラベルのないデータの特徴から効果的に学習することはできない。 このような学習のために,ラベル付きおよびラベルなしデータから学習するために,自己教師付きコントラスト学習技術を活用したコントラスト型ハイパーグラフニューラルネットワークCHGNNを提案する。 第一に、CHGNNは適応的なハイパーグラフビュー生成器を備えており、これは自動拡張戦略を採用し、最小限のビューの摂動確率分布を学習する。 第二に、CHGNNはハイパーエッジの均一性を考慮し、情報を効果的に融合する改良されたハイパーグラフエンコーダを含んでいる。 第3に、CHGNNは、ビュージェネレータの類似性損失とノード分類損失と、監督信号を注入するハイパーエッジ均質損失とを組み合わせた共同損失機能を備えている。 また、基本およびクロスバリデーションのコントラスト損失が含まれており、コントラスト損失トレーニングの強化に関係している。 9つの実データセットの実験結果から、CHGNNの有効性に関する洞察が得られる。

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