論文の概要: Structure-free Graph Condensation: From Large-scale Graphs to Condensed Graph-free Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02664v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 07:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:19:01.081880
• Title: Structure-free Graph Condensation: From Large-scale Graphs to Condensed Graph-free Data
• Title（参考訳）: 構造自由グラフ凝縮:大規模グラフから凝縮グラフ自由データへ
• Authors: Xin Zheng, Miao Zhang, Chunyang Chen, Quoc Viet Hung Nguyen, Xingquan Zhu, Shirui Pan
• Abstract要約: 既存のグラフ凝縮法は、凝縮グラフ内のノードと構造の合同最適化に依存している。 我々は、大規模グラフを小さなグラフノード集合に蒸留する、SFGCと呼ばれる新しい構造自由グラフ凝縮パラダイムを提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.71859808372368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph condensation, which reduces the size of a large-scale graph by synthesizing a small-scale condensed graph as its substitution, has immediate benefits for various graph learning tasks. However, existing graph condensation methods rely on the joint optimization of nodes and structures in the condensed graph, and overlook critical issues in effectiveness and generalization ability. In this paper, we advocate a new Structure-Free Graph Condensation paradigm, named SFGC, to distill a large-scale graph into a small-scale graph node set without explicit graph structures, i.e., graph-free data. Our idea is to implicitly encode topology structure information into the node attributes in the synthesized graph-free data, whose topology is reduced to an identity matrix. Specifically, SFGC contains two collaborative components: (1) a training trajectory meta-matching scheme for effectively synthesizing small-scale graph-free data; (2) a graph neural feature score metric for dynamically evaluating the quality of the condensed data. Through training trajectory meta-matching, SFGC aligns the long-term GNN learning behaviors between the large-scale graph and the condensed small-scale graph-free data, ensuring comprehensive and compact transfer of informative knowledge to the graph-free data. Afterward, the underlying condensed graph-free data would be dynamically evaluated with the graph neural feature score, which is a closed-form metric for ensuring the excellent expressiveness of the condensed graph-free data. Extensive experiments verify the superiority of SFGC across different condensation ratios.
• Abstract（参考訳）: グラフ凝縮は、その置換として小さな凝縮グラフを合成することにより、大規模グラフのサイズを小さくするが、様々なグラフ学習タスクに即時利益をもたらす。 しかし、既存のグラフ凝縮法は、凝縮グラフにおけるノードと構造の合同最適化に依存しており、有効性と一般化能力の重大な問題を見落としている。 本稿では,大規模グラフを明示的なグラフ構造,すなわちグラフフリーなデータを持たない小さなグラフノードに抽出する,SFGCと呼ばれる新しい構造自由グラフ凝縮パラダイムを提案する。 我々の考え方は、トポロジー構造情報を合成されたグラフフリーデータ内のノード属性に暗黙的にエンコードすることであり、トポロジーは同一性行列に還元される。 具体的には,(1)小規模グラフフリーデータを効果的に合成する訓練軌道メタマッチングスキーム,(2)凝縮データの品質を動的に評価するグラフニューラルネットワーク特徴点スコアメトリックの2つの協調成分を含む。 SFGCはトラジェクトリメタマッチングのトレーニングを通じて、大規模グラフと縮合した小規模グラフフリーデータの間の長期GNN学習挙動を整合させ、グラフフリーデータへの情報的知識の包括的かつコンパクトな伝達を保証する。 その後、基礎となる凝縮グラフ自由データは、凝縮グラフ自由データの優れた表現性を保証するための閉形式計量であるグラフ神経特徴スコアを用いて動的に評価される。 拡張実験は、異なる凝縮比におけるSFGCの優越性を検証した。

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