論文の概要: HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19337v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 20:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 08:17:44.458779
• Title: HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks
• Title（参考訳）: higen:階層型グラフ生成ネットワーク
• Authors: Mahdi Karami
• Abstract要約: ほとんどの実世界のグラフは階層構造を示しており、しばしば既存のグラフ生成法で見過ごされる。 本稿では,グラフの階層的な性質を捉え,グラフのサブ構造を粗い方法で連続的に生成するグラフ生成ネットワークを提案する。 このモジュラーアプローチは、大規模で複雑なグラフに対してスケーラブルなグラフ生成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3931689873603603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most real-world graphs exhibit a hierarchical structure, which is often overlooked by existing graph generation methods. To address this limitation, we propose a novel graph generative network that captures the hierarchical nature of graphs and successively generates the graph sub-structures in a coarse-to-fine fashion. At each level of hierarchy, this model generates communities in parallel, followed by the prediction of cross-edges between communities using separate neural networks. This modular approach enables scalable graph generation for large and complex graphs. Moreover, we model the output distribution of edges in the hierarchical graph with a multinomial distribution and derive a recursive factorization for this distribution. This enables us to generate community graphs with integer-valued edge weights in an autoregressive manner. Empirical studies demonstrate the effectiveness and scalability of our proposed generative model, achieving state-of-the-art performance in terms of graph quality across various benchmark datasets. The code is available at https://github.com/Karami-m/HiGen_main.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの実世界のグラフは階層構造を示しており、しばしば既存のグラフ生成法で見過ごされる。 この制限に対処するために,グラフの階層的な性質を捕捉し,粗大な方法でグラフのサブ構造を連続的に生成するグラフ生成ネットワークを提案する。 各階層レベルでは、このモデルが並列にコミュニティを生成し、続いて別のニューラルネットワークを使用してコミュニティ間のクロスエッジを予測する。 このモジュラーアプローチは、大規模で複雑なグラフに対してスケーラブルなグラフ生成を可能にする。 さらに,多項分布を持つ階層グラフにおけるエッジの出力分布をモデル化し,この分布に対する再帰的因子分解を導出する。 これにより、整数値のエッジ重み付きコミュニティグラフを自己回帰的に生成できる。 実験により,提案した生成モデルの有効性とスケーラビリティを実証し,各種ベンチマークデータセットのグラフ品質の観点から,最先端の性能を実現する。 コードはhttps://github.com/Karami-m/HiGen_main.comで公開されている。

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