論文の概要: Synergistic Graph Fusion via Encoder Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18051v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 13:34:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 13:55:35.359538
• Title: Synergistic Graph Fusion via Encoder Embedding
• Title（参考訳）: エンコーダ埋め込みによる相乗グラフ融合
• Authors: Cencheng Shen, Carey E. Priebe, Jonathan Larson, Ha Trinh
• Abstract要約: 本稿では,グラフ融合エンコーダ埋め込みと呼ばれる新しいマルチグラフ埋め込み手法を提案する。 その結果, 組込み効果は驚くべきが, 非常に望ましい「シネルジスティック・エフェクト」を示すことがわかった。 ブロックモデルの下でこの効果を数学的に証明し、必要十分条件をフォリーパーフェクトに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.933243315519015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel approach to multi-graph embedding called graph fusion encoder embedding. The method is designed to work with multiple graphs that share a common vertex set. Under the supervised learning setting, we show that the resulting embedding exhibits a surprising yet highly desirable "synergistic effect": for sufficiently large vertex size, the vertex classification accuracy always benefits from additional graphs. We provide a mathematical proof of this effect under the stochastic block model, and identify the necessary and sufficient condition for asymptotically perfect classification. The simulations and real data experiments confirm the superiority of the proposed method, which consistently outperforms recent benchmark methods in classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ融合エンコーダ埋め込みと呼ばれるマルチグラフ埋め込みへの新しいアプローチを提案する。 この方法は、共通の頂点集合を共有する複数のグラフを扱うように設計されている。 教師付き学習環境下では、結果として得られる埋め込みは驚くべきが非常に望ましい「シネルジスティック効果」を示し、十分に大きな頂点サイズの場合、頂点分類精度は追加グラフの恩恵を受ける。 確率的ブロックモデルの下でこの効果を数学的に証明し,漸近的完全分類に必要な十分条件を明らかにする。 シミュレーションと実データ実験により提案手法の優位性が確認され,最新のベンチマーク手法よりも常に優れていた。

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