論文の概要: Subgraph Networks Based Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03506v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 08:52:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-07 16:35:55.652270
• Title: Subgraph Networks Based Contrastive Learning
• Title（参考訳）: サブグラフネットワークによるコントラスト学習
• Authors: Jinhuan Wang, Jiafei Shao, Zeyu Wang, Shanqing Yu, Qi Xuan, Xiaoniu Yang
• Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は、注釈付きデータ不足の問題を解決する。 既存のGCL手法の多くは、グラフ拡張戦略や相互情報推定操作の設計に重点を置いている。 サブグラフネットワークに基づくコントラスト学習(SGNCL)という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.322746189197653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph contrastive learning (GCL), as a self-supervised learning method, can solve the problem of annotated data scarcity. It mines explicit features in unannotated graphs to generate favorable graph representations for downstream tasks. Most existing GCL methods focus on the design of graph augmentation strategies and mutual information estimation operations. Graph augmentation produces augmented views by graph perturbations. These views preserve a locally similar structure and exploit explicit features. However, these methods have not considered the interaction existing in subgraphs. To explore the impact of substructure interactions on graph representations, we propose a novel framework called subgraph network-based contrastive learning (SGNCL). SGNCL applies a subgraph network generation strategy to produce augmented views. This strategy converts the original graph into an Edge-to-Node mapping network with both topological and attribute features. The single-shot augmented view is a first-order subgraph network that mines the interaction between nodes, node-edge, and edges. In addition, we also investigate the impact of the second-order subgraph augmentation on mining graph structure interactions, and further, propose a contrastive objective that fuses the first-order and second-order subgraph information. We compare SGNCL with classical and state-of-the-art graph contrastive learning methods on multiple benchmark datasets of different domains. Extensive experiments show that SGNCL achieves competitive or better performance (top three) on all datasets in unsupervised learning settings. Furthermore, SGNCL achieves the best average gain of 6.9\% in transfer learning compared to the best method. Finally, experiments also demonstrate that mining substructure interactions have positive implications for graph contrastive learning.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習方法としてのグラフコントラスト学習(gcl)は、注釈付きデータ不足の問題を解決する。 注釈のないグラフの明示的な特徴を発掘し、下流タスクに好適なグラフ表現を生成する。 既存のgcl法はグラフ拡張戦略と相互情報推定操作の設計に焦点を当てている。 グラフ拡大はグラフ摂動による拡張ビューを生成する。 これらのビューは局所的に類似した構造を保持し、明示的な特徴を利用する。 しかし、これらの手法はサブグラフに存在する相互作用を考慮していない。 グラフ表現に対する部分構造相互作用の影響を検討するために,サブグラフネットワークに基づくコントラスト学習(SGNCL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 sgnclは拡張ビューを生成するためにサブグラフネットワーク生成戦略を適用する。 この戦略は、元のグラフをトポロジと属性の両方の特徴を持つエッジ-ノードマッピングネットワークに変換する。 シングルショット拡張ビューは、ノード、ノードエッジ、エッジ間のインタラクションをマイニングする、一階サブグラフネットワークである。 さらに,第2次部分グラフの増大がマイニンググラフ構造相互作用に与える影響についても検討し,第1次および第2次部分グラフ情報を融合するコントラスト目的を提案する。 我々はSGNCLを、異なる領域の複数のベンチマークデータセット上で、古典的および最先端のグラフコントラスト学習手法と比較する。 大規模な実験により、SGNCLは教師なしの学習環境において、すべてのデータセット上で、競争力またはより良いパフォーマンス(トップ3)を達成することが示された。 さらに、SGNCLは、最良の方法と比較して、転送学習の6.9\%の平均ゲインを達成する。 最後に、実験は、マイニングサブストラクチャー相互作用がグラフコントラスト学習にポジティブな意味を持つことを示した。

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