論文の概要: Search for the UGLE Truth: An Investigation into Unsupervised GNN Learning Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06026v2
• Date: Fri, 12 May 2023 08:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 15:13:14.537709
• Title: Search for the UGLE Truth: An Investigation into Unsupervised GNN Learning Environments
• Title（参考訳）: UGLE真理の探索:教師なしGNN学習環境の検討
• Authors: Will Leeney, Ryan McConville
• Abstract要約: 我々は,GNNを用いたコミュニティ検出アルゴリズムの一貫性のある比較のためのフレームワークを提案し,評価する。 GNNの使用やタスクの教師なしの性質といった要因によって悪化する実験環境への性能の強い依存を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4010916616909745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are a pertinent tool for any machine learning task due to their ability to learn functions over graph structures, a powerful and expressive data representation. The detection of communities, an unsupervised task has increasingly been performed with GNNs. Clustering nodes in a graph using the multi-dimensionality of node features with the connectivity of the graph has many applications to real world tasks from social networks to genomics. Unfortunately, there is currently a gap in the literature with no established sufficient benchmarking environment for fairly and rigorously evaluating GNN based community detection, thereby potentially impeding progress in this nascent field. We observe the particular difficulties in this setting is the ambiguous hyperparameter tuning environments combined with conflicting metrics of performance and evaluation datasets. In this work, we propose and evaluate frameworks for the consistent comparisons of community detection algorithms using GNNs. With this, we show the strong dependence of the performance to the experimental settings, exacerbated by factors such as the use of GNNs and the unsupervised nature of the task, providing clear motivation for the use of a framework to facilitate congruent research in the field.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、強力な表現力のあるデータ表現であるグラフ構造上の関数を学習する能力のため、あらゆる機械学習タスクに有効なツールである。 コミュニティの検出や教師なしのタスクは、GNNでますます行われている。 グラフの接続を伴う多次元ノード特徴を用いたグラフ内のノードのクラスタリングは、ソーシャルネットワークからゲノムまで、現実世界のタスクに多くの応用をもたらす。 残念ながら、GNNベースのコミュニティ検出を公平かつ厳格に評価するための十分なベンチマーク環境が確立されていない文献にはギャップがあり、この初期段階の分野での進歩を妨げる可能性がある。 この設定で特に難しいのは、あいまいなハイパーパラメータチューニング環境と、パフォーマンスと評価データセットの矛盾するメトリクスの組み合わせである。 本稿では,GNNを用いたコミュニティ検出アルゴリズムの一貫した比較のためのフレームワークを提案し,評価する。 これにより,gnnの使用やタスクの教師なしの性質といった要因によって悪化する実験環境へのパフォーマンスの強い依存が示され,現場における合同研究を促進するためのフレームワークの使用の動機が明確になる。

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