論文の概要: Graph Generation with $K^2$-trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19125v3
• Date: Mon, 4 Dec 2023 03:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 23:18:53.682473
• Title: Graph Generation with $K^2$-trees
• Title（参考訳）: k^2$-trees によるグラフ生成
• Authors: Yunhui Jang, Dongwoo Kim, Sungsoo Ahn
• Abstract要約: K2$-tree表現を利用した新しいグラフ生成手法を提案する。 また、プルーニング、フラットニング、トークン化プロセスを組み込んだシーケンシャルな$K2$-treerepresentationを提示する。 グラフ生成の優位性を確認するため,本アルゴリズムを4つの一般および2つの分子グラフデータセット上で広範囲に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.926940390573385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating graphs from a target distribution is a significant challenge across many domains, including drug discovery and social network analysis. In this work, we introduce a novel graph generation method leveraging $K^2$-tree representation, originally designed for lossless graph compression. The $K^2$-tree representation {encompasses inherent hierarchy while enabling compact graph generation}. In addition, we make contributions by (1) presenting a sequential $K^2$-treerepresentation that incorporates pruning, flattening, and tokenization processes and (2) introducing a Transformer-based architecture designed to generate the sequence by incorporating a specialized tree positional encoding scheme. Finally, we extensively evaluate our algorithm on four general and two molecular graph datasets to confirm its superiority for graph generation.
• Abstract（参考訳）: ターゲットの分布からグラフを生成することは、薬物発見やソーシャルネットワーク分析など、多くのドメインで大きな課題である。 本研究では,元来ロスレスグラフ圧縮のために設計された$k^2$-tree表現を用いた新しいグラフ生成手法を提案する。 k^2$-tree 表現は、コンパクトグラフ生成を可能にしながら固有の階層を包含する。 さらに,(1)プルーニング,平ら化,トークン化処理を組み込んだシーケンシャルな$K^2$-treerepresentationを提示し,(2)専用のツリー位置符号化機構を組み込んでシーケンスを生成するトランスフォーマーベースのアーキテクチャを導入することで,コントリビューションを行う。 最後に,本アルゴリズムを4つの一般および2つの分子グラフデータセット上で広範囲に評価し,グラフ生成の優位性を確認する。

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