論文の概要: Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs: Technical Report (1)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03170v1
- Date: Wed, 5 Apr 2023 10:39:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 13:43:41.667697
- Title: Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs: Technical Report (1)
- Title(参考訳): グラフ用アルゴリズムのスペクトルツールキット:技術報告(1)
- Authors: Peter Macgregor and He Sun
- Abstract要約: Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs (STAG)は、効率的なスペクトルグラフアルゴリズムのためのオープンソースライブラリである。
本技術報告では,STAGのユーザガイド,研究の紹介,開発の背後にあるいくつかの技術的考察について紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.759415650727892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs (STAG) is an open-source library
for efficient spectral graph algorithms, and its development starts in
September 2022. We have so far finished the component on local graph
clustering, and this technical report presents a user's guide to STAG, showcase
studies, and several technical considerations behind our development.
- Abstract(参考訳): Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs (STAG)は効率的なスペクトルグラフアルゴリズムのためのオープンソースライブラリで、開発は2022年9月に開始される。
これまでのところ、ローカルグラフクラスタリングのコンポーネントは完了しており、このテクニカルレポートでは、STAGへのユーザのガイド、研究の紹介、開発の背後にある技術的考察が紹介されている。
関連論文リスト
- Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG) [84.29507404866257]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は、追加情報を取得することによって下流タスクの実行を向上させる強力な技術である。
グラフは、その固有の「エッジで接続されたノード」の性質により、巨大な異種情報と関係情報を符号化する。
従来のRAGとは異なり、多種多様な形式とドメイン固有の関係知識のようなグラフ構造化データのユニークさは、異なるドメインでGraphRAGを設計する際、ユニークで重要な課題を生じさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-31T06:59:35Z) - GC-Bench: An Open and Unified Benchmark for Graph Condensation [54.70801435138878]
我々は,グラフ凝縮の性能を解析するための総合的なグラフ凝縮ベンチマーク (GC-Bench) を開発した。
GC-Benchは、グラフ凝縮の特徴を以下の次元で体系的に研究している。
我々は,再現性のある研究を容易にするために,異なるGC手法を訓練し,評価するための簡易ライブラリを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T07:47:34Z) - Spectral Toolkit of Algorithms for Graphs: Technical Report (2) [10.430077976412084]
本稿では,局所性に敏感なハッシュ,カーネル密度推定,高速スペクトルクラスタリングについて述べる。
このレポートには、新しく実装されたアルゴリズムのユーザガイド、新機能の実験とデモ、開発の背後にあるいくつかの技術的考察が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T15:32:37Z) - Exploring Graph Classification Techniques Under Low Data Constraints: A
Comprehensive Study [0.0]
ノードとエッジの摂動、グラフの粗大化、グラフ生成など、グラフデータの増大のためのさまざまなテクニックをカバーしている。
本稿は、これらの領域を深く探求し、さらに下位分類に着目する。
低データシナリオで直面するグラフ処理問題の解決に使用できる、幅広いテクニックの配列を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T17:23:05Z) - SimTeG: A Frustratingly Simple Approach Improves Textual Graph Learning [131.04781590452308]
テキストグラフ学習におけるフラストレーションに富んだアプローチであるSimTeGを提案する。
まず、下流タスクで予め訓練されたLM上で、教師付きパラメータ効率の微調整(PEFT)を行う。
次に、微調整されたLMの最後の隠れ状態を用いてノード埋め込みを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T07:00:04Z) - Transforming Graphs for Enhanced Attribute Clustering: An Innovative
Graph Transformer-Based Method [8.989218350080844]
本研究では、グラフクラスタリングのためのグラフトランスフォーマーオートエンコーダ(GTAGC)と呼ばれる革新的な手法を提案する。
Graph Auto-EncoderをGraph Transformerでマージすることで、GTAGCはノード間のグローバルな依存関係をキャプチャできる。
GTAGCのアーキテクチャはグラフの埋め込み、オートエンコーダ構造内のグラフ変換器の統合、クラスタリングコンポーネントを含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T06:04:03Z) - Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering [51.89092260088973]
マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。
この生成器は、複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分コンセンサスグラフを推論する。
推論されたビュー共通グラフとビュー固有のグラフを機能と一緒に埋め込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T13:19:51Z) - Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress, Challenges, and
Opportunities [128.55790219377315]
グラフニューラルネットワークは多くのグラフレベルのタスクの主要なアーキテクチャとして登場した。
グラフプーリングは、グラフ全体の全体的グラフレベル表現を得るためには不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T04:02:06Z) - Diversified Multiscale Graph Learning with Graph Self-Correction [55.43696999424127]
2つのコア成分を組み込んだ多次元グラフ学習モデルを提案します。
情報埋め込みグラフを生成するグラフ自己補正(GSC)機構、および入力グラフの包括的な特性評価を達成するために多様性ブースト正規化(DBR)。
一般的なグラフ分類ベンチマークの実験は、提案されたGSCメカニズムが最先端のグラフプーリング方法よりも大幅に改善されることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-17T16:22:24Z) - GraphMineSuite: Enabling High-Performance and Programmable Graph Mining
Algorithms with Set Algebra [9.814439564341761]
GraphMineSuite (GMS) はグラフマイニングアルゴリズムのベンチマークスイートである。
GMSには、広範なレビュー、代表的な問題、アルゴリズム、データセットを記述した文献に基づくベンチマーク仕様が付属している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T13:26:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。