論文の概要: Structure-Sensitive Graph Dictionary Embedding for Graph Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10505v1
- Date: Sun, 18 Jun 2023 09:12:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 20:13:12.471776
- Title: Structure-Sensitive Graph Dictionary Embedding for Graph Classification
- Title（参考訳）: グラフ分類のための構造感性グラフ辞書
- Authors: Guangbu Liu, Tong Zhang, Xudong Wang, Wenting Zhao, Chuanwei Zhou, and
Zhen Cui
- Abstract要約: 本稿では,入力グラフをグラフ辞書の埋め込み空間に変換するためのSS-GDE(Structure-Sensitive Graph Dictionary Embedding)フレームワークを提案する。
我々は,グラフ分類の複数のデータセット上でSS-GDEを行い,その実験結果から,最先端手法に対する有効性と優位性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.513036306206903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Graph structure expression plays a vital role in distinguishing various
graphs. In this work, we propose a Structure-Sensitive Graph Dictionary
Embedding (SS-GDE) framework to transform input graphs into the embedding space
of a graph dictionary for the graph classification task. Instead of a plain use
of a base graph dictionary, we propose the variational graph dictionary
adaptation (VGDA) to generate a personalized dictionary (named adapted graph
dictionary) for catering to each input graph. In particular, for the
adaptation, the Bernoulli sampling is introduced to adjust substructures of
base graph keys according to each input, which increases the expression
capacity of the base dictionary tremendously. To make cross-graph measurement
sensitive as well as stable, multi-sensitivity Wasserstein encoding is proposed
to produce the embeddings by designing multi-scale attention on optimal
transport. To optimize the framework, we introduce mutual information as the
objective, which further deduces to variational inference of the adapted graph
dictionary. We perform our SS-GDE on multiple datasets of graph classification,
and the experimental results demonstrate the effectiveness and superiority over
the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: グラフ構造表現は、様々なグラフを区別する上で重要な役割を果たす。
本研究では,入力グラフをグラフ分類タスク用のグラフ辞書の埋め込み空間に変換するための,構造化グラフ辞書埋め込み(SS-GDE)フレームワークを提案する。
本稿では,基本グラフ辞書を日常的に使用する代わりに,各入力グラフに対応するパーソナライズされた辞書(名前付きグラフ辞書)を生成するための変分グラフ辞書適応(VGDA)を提案する。
特に,ベースグラフキーのサブ構造を各入力に応じて調整するためにベルヌーイサンプリングを導入することで,ベース辞書の表現能力を大幅に向上させる。
クロスグラフ計測を高感度かつ安定にするために, 最適輸送に対するマルチスケールの注意を設計し, 多感度ワッサースタイン符号化法を提案する。
この枠組みを最適化するために, 相互情報を目的として導入し, 適合グラフ辞書の変分推論にさらに寄与する。
グラフ分類の複数のデータセット上でSS-GDEを行い、実験結果から最先端手法よりも有効性と優位性を示す。
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