論文の概要: Unsupervised Multiplex Graph Learning with Complementary and Consistent Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01606v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 08:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:47:47.411712
• Title: Unsupervised Multiplex Graph Learning with Complementary and Consistent Information
• Title（参考訳）: 補完情報と一貫性情報を用いた教師なし多重グラフ学習
• Authors: Liang Peng and Xin Wang and Xiaofeng Zhu
• Abstract要約: 非教師付き多重グラフ学習(UMGL)は、下流の異なるタスクに対して大きな効果を発揮することが示されている。 従来の手法は通常、実用上の問題、すなわちサンプル外問題やノイズ問題を見落としている。 本稿では,相補的情報と一貫した情報の両方を効果的かつ効率的に探索する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.340977728674698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised multiplex graph learning (UMGL) has been shown to achieve significant effectiveness for different downstream tasks by exploring both complementary information and consistent information among multiple graphs. However, previous methods usually overlook the issues in practical applications, i.e., the out-of-sample issue and the noise issue. To address the above issues, in this paper, we propose an effective and efficient UMGL method to explore both complementary and consistent information. To do this, our method employs multiple MLP encoders rather than graph convolutional network (GCN) to conduct representation learning with two constraints, i.e., preserving the local graph structure among nodes to handle the out-of-sample issue, and maximizing the correlation of multiple node representations to handle the noise issue. Comprehensive experiments demonstrate that our proposed method achieves superior effectiveness and efficiency over the comparison methods and effectively tackles those two issues. Code is available at https://github.com/LarryUESTC/CoCoMG.
• Abstract（参考訳）: 非教師付き多重グラフ学習(UMGL)は、複数のグラフ間の相補的情報と一貫した情報の両方を探索することにより、異なる下流タスクに対して有意な効果が得られた。 しかし、従来の手法は通常、実用上の問題、すなわちサンプル外問題とノイズ問題を見落としている。 そこで本稿では,補完的情報と一貫性のある情報の両方を探索する,効果的かつ効率的なUMGL手法を提案する。 そこで本手法では,GCN(Graph Convolutional Network, グラフ畳み込みネットワーク)ではなく,複数のMPPエンコーダを用いて2つの制約で表現学習を行う。 総合的な実験により,提案手法は比較法よりも優れた効率と効率を実現し,これらの2つの課題に効果的に対処できることを示した。 コードはhttps://github.com/LarryUESTC/CoCoMGで入手できる。

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