論文の概要: Hierarchical GNNs for Large Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11412v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 09:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 14:52:10.502364
• Title: Hierarchical GNNs for Large Graph Generation
• Title（参考訳）: 大規模グラフ生成のための階層型GNN
• Authors: Alex O. Davies, Nirav S. Ajmeri, Telmo M. Silva Filho
• Abstract要約: HIGGS (Hierarchical Generation of Graphs) を現実的な局所構造を持つ大規模グラフを生成するためのモデルに依存しないフレームワークとして提案する。 実演として、我々は、新しいエッジ予測拡散変種エッジ-DiGressを含む最近のグラフ拡散モデルであるDiGressを使用してHIGGSを実装した。 このスケールの飛躍にもかかわらず、HIGGSが生成するグラフは、局所的なスケールで、ルールベースのモデルであるBTERのグラフよりも現実的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large graphs are present in a variety of domains, including social networks, civil infrastructure, and the physical sciences to name a few. Graph generation is similarly widespread, with applications in drug discovery, network analysis and synthetic datasets among others. While GNN (Graph Neural Network) models have been applied in these domains their high in-memory costs restrict them to small graphs. Conversely less costly rule-based methods struggle to reproduce complex structures. We propose HIGGS (Hierarchical Generation of Graphs) as a model-agnostic framework of producing large graphs with realistic local structures. HIGGS uses GNN models with conditional generation capabilities to sample graphs in hierarchies of resolution. As a result HIGGS has the capacity to extend the scale of generated graphs from a given GNN model by quadratic order. As a demonstration we implement HIGGS using DiGress, a recent graph-diffusion model, including a novel edge-predictive-diffusion variant edge-DiGress. We use this implementation to generate categorically attributed graphs with tens of thousands of nodes. These HIGGS generated graphs are far larger than any previously produced using GNNs. Despite this jump in scale we demonstrate that the graphs produced by HIGGS are, on the local scale, more realistic than those from the rule-based model BTER.
• Abstract（参考訳）: 大規模なグラフは、ソーシャルネットワーク、民間インフラ、物理科学など、いくつかの分野に存在している。 グラフ生成も同様に広く普及し、創薬、ネットワーク分析、合成データセットなどに応用されている。 GNN(Graph Neural Network)モデルはこれらの領域に適用されているが、高インメモリコストは小さなグラフに制限されている。 逆に、コストのかかるルールベースの手法は複雑な構造を再現するのに苦労する。 HIGGS (Hierarchical Generation of Graphs) を現実的な局所構造を持つグラフを生成するモデルに依存しないフレームワークとして提案する。 HIGGSは、条件生成機能を備えたGNNモデルを使用して、解像度の階層内のグラフをサンプリングする。 その結果、HIGGSは与えられたGNNモデルから生成されたグラフのスケールを2次順序で拡張する能力を持つ。 実演として,新しいエッジ予測拡散変種エッジディグレスを含むグラフ拡散モデルであるDiGressを用いてHIGGSを実装した。 この実装を使用して、数万のノードで分類的に属性付けられたグラフを生成する。 これらのHIGGS生成グラフは、以前GNNで作成されたグラフよりもはるかに大きい。 このスケールの飛躍にもかかわらず、HIGGSが生成するグラフは、局所的なスケールで、ルールベースのモデルであるBTERよりも現実的であることを示す。

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