論文の概要: SANGEA: Scalable and Attributed Network Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15648v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:33:37.508833
• Title: SANGEA: Scalable and Attributed Network Generation
• Title（参考訳）: SANGEA: スケーラブルで分散したネットワーク生成
• Authors: Valentin Lemaire, Youssef Achenchabe, Lucas Ody, Houssem Eddine Souid, Gianmarco Aversano, Nicolas Posocco, Sabri Skhiri
• Abstract要約: SANGEAは,任意のSGGを大規模グラフに適用可能なサイズ可能な合成グラフ生成フレームワークである。 まず大きなグラフをコミュニティに分割することで、SANGEAはコミュニティ毎に1つのSGGをトレーニングし、その後、コミュニティグラフをまとめて合成された大きなグラフを作成する。 実験の結果, SANGEA が生成したグラフは, トポロジとノードの特徴分布の両面において, 元のグラフとよく似ていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The topic of synthetic graph generators (SGGs) has recently received much attention due to the wave of the latest breakthroughs in generative modelling. However, many state-of-the-art SGGs do not scale well with the graph size. Indeed, in the generation process, all the possible edges for a fixed number of nodes must often be considered, which scales in $\mathcal{O}(N^2)$, with $N$ being the number of nodes in the graph. For this reason, many state-of-the-art SGGs are not applicable to large graphs. In this paper, we present SANGEA, a sizeable synthetic graph generation framework which extends the applicability of any SGG to large graphs. By first splitting the large graph into communities, SANGEA trains one SGG per community, then links the community graphs back together to create a synthetic large graph. Our experiments show that the graphs generated by SANGEA have high similarity to the original graph, in terms of both topology and node feature distribution. Additionally, these generated graphs achieve high utility on downstream tasks such as link prediction. Finally, we provide a privacy assessment of the generated graphs to show that, even though they have excellent utility, they also achieve reasonable privacy scores.
• Abstract（参考訳）: 合成グラフ生成器(sggs)の話題は最近、生成モデルにおける最新のブレークスルーの波によって、多くの注目を集めている。 しかし、多くの最先端のSGGはグラフサイズに匹敵しない。 実際、生成プロセスでは、固定された数のノードのすべてのエッジを考慮しなければならず、$\mathcal{o}(n^2)$ でスケールし、$n$ はグラフ内のノードの数である。 このため、最先端のSGGの多くは大きなグラフには適用できない。 本稿では,任意のSGGを大規模グラフに適用可能なサイズ可能な合成グラフ生成フレームワークであるSANGEAを提案する。 まず大きなグラフをコミュニティに分割することで、SANGEAはコミュニティ毎に1つのSGGをトレーニングし、その後、コミュニティグラフをまとめて合成された大きなグラフを作成する。 実験により,sangeaが生成するグラフは,トポロジーとノード特徴分布の両方の観点から,元のグラフと高い類似性を示す。 さらに、生成されたグラフは、リンク予測のような下流タスクで高い実用性を達成している。 最後に、生成されたグラフのプライバシアセスメントを提供して、優れたユーティリティを持つにも関わらず、合理的なプライバシスコアも達成できることを示します。

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