論文の概要: From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13599v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 18:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:50:48.287316
• Title: From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited
• Title（参考訳）: クラスタ推定からグラフ畳み込みへ - グラフに基づく半教師付き学習の再考
• Authors: Zheng Wang, Hongming Ding, Li Pan, Jianhua Li, Zhiguo Gong, Philip S. Yu,
• Abstract要約: グラフベースの半教師付き学習(GSSL)は、長い間ホットな研究トピックだった。 グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は, 有望な性能を示す主要な技術となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.24526202984846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph-based semi-supervised learning (GSSL) has long been a hot research topic. Traditional methods are generally shallow learners, based on the cluster assumption. Recently, graph convolutional networks (GCNs) have become the predominant techniques for their promising performance. In this paper, we theoretically discuss the relationship between these two types of methods in a unified optimization framework. One of the most intriguing findings is that, unlike traditional ones, typical GCNs may not jointly consider the graph structure and label information at each layer. Motivated by this, we further propose three simple but powerful graph convolution methods. The first is a supervised method OGC which guides the graph convolution process with labels. The others are two unsupervised methods: GGC and its multi-scale version GGCM, both aiming to preserve the graph structure information during the convolution process. Finally, we conduct extensive experiments to show the effectiveness of our methods.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの半教師付き学習(GSSL)は、長い間ホットな研究トピックだった。 従来の手法は一般にクラスタの仮定に基づいて浅い学習者である。 近年, グラフ畳み込みネットワーク (GCN) が, 有望な性能を示す主要な技術となっている。 本稿では,これらの2種類の手法の関係を統一最適化フレームワークで理論的に論じる。 最も興味深い発見の1つは、従来のものとは異なり、典型的なGCNはグラフ構造と各層のラベル情報を共同で考慮していないことである。 これを動機として、我々はさらに3つの単純かつ強力なグラフ畳み込み法を提案する。 1つ目は、ラベル付きグラフ畳み込みプロセスをガイドする教師付きOGCである。 GGCとそのマルチスケールバージョンであるGGCMは、畳み込みプロセス中にグラフ構造情報を保存することを目的としている。 最後に,提案手法の有効性を示す広範囲な実験を行った。

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