論文の概要: Node Feature Augmentation Vitaminizes Network Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12751v4
• Date: Fri, 17 May 2024 12:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 20:53:07.314524
• Title: Node Feature Augmentation Vitaminizes Network Alignment
• Title（参考訳）: Node機能拡張によるネットワークアライメントの仮想化
• Authors: Jin-Duk Park, Cong Tran, Won-Yong Shin, Xin Cao,
• Abstract要約: ネットワークアライメント(NA)は、複数のネットワークにまたがるノード対応を発見するタスクである。 本稿では,最新のNA法であるGrad-Alignをベースとした新しいNA法であるGrad-Align+を提案する。 Grad-Align+は、1)ベースノード特徴増強(CNFA)、2)グラフニューラルネットワーク(GNN)支援埋め込み類似性計算、3)アライメントクロスネットワーク隣りペア(ACN)を用いた類似性計算による段階的NAである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.52901288497192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network alignment (NA) is the task of discovering node correspondences across multiple networks. Although NA methods have achieved remarkable success in a myriad of scenarios, their effectiveness is not without additional information such as prior anchor links and/or node features, which may not always be available due to privacy concerns or access restrictions. To tackle this challenge, we propose Grad-Align+, a novel NA method built upon a recent state-of-the-art NA method, the so-called Grad-Align, that gradually discovers a part of node pairs until all node pairs are found. In designing Grad-Align+, we account for how to augment node features in the sense of performing the NA task and how to design our NA method by maximally exploiting the augmented node features. To achieve this goal, Grad-Align+ consists of three key components: 1) centrality-based node feature augmentation (CNFA), 2) graph neural network (GNN)-aided embedding similarity calculation alongside the augmented node features, and 3) gradual NA with similarity calculation using aligned cross-network neighbor-pairs (ACNs). Through comprehensive experiments, we demonstrate that Grad-Align+ exhibits (a) the superiority over benchmark NA methods, (b) empirical validations as well as our theoretical findings to see the effectiveness of CNFA, (c) the influence of each component, (d) the robustness to network noises, and (e) the computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: ネットワークアライメント(NA)は、複数のネットワークにまたがるノード対応を発見するタスクである。 NAメソッドは、無数のシナリオで顕著な成功を収めてきたが、その有効性には、プライバシの懸念やアクセス制限のために常に利用できるとは限らない、事前アンカーリンクや/またはノード機能などの追加情報がない。 そこで本研究では,最新のNA手法であるGrad-Alignをベースとした新しいNA法であるGrad-Align+を提案する。 Grad-Align+を設計する際には、NAタスクの実行という意味でノード機能を拡張する方法と、拡張ノード機能を最大限活用してNAメソッドを設計する方法を説明します。 この目標を達成するために、Grad-Align+は3つの重要なコンポーネントから構成されている。 1)CNFA(Centrality-based node feature augmentation) 2)グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた埋め込み類似性計算 3)アライメント・クロスネットワーク・ニアペア(ACN)を用いた類似性計算による段階的NA。 包括的実験を通して、Grad-Align+が示すことを実証する。 a)ベンチマークNAメソッドよりも優れていること。 (b)CNFAの有効性を確認するための実証的検証と理論的知見。 (c)各成分の影響 (d)ネットワークノイズに対する堅牢性、及び (e)計算効率。

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