論文の概要: The Map Equation Goes Neural

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01144v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 11:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 14:25:54.668274
• Title: The Map Equation Goes Neural
• Title（参考訳）: 地図の方程式は神経質になり
• Authors: Christopher Bl\"ocker, Chester Tan, Ingo Scholtes
• Abstract要約: 教師なしデータ探索には,コミュニティ検出とグラフクラスタリングが不可欠だ。 階層的なグラフプーリングは、グラフおよびノード分類タスクのパフォーマンスを向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community detection and graph clustering are essential for unsupervised data exploration and understanding the high-level organisation of networked systems. Recently, graph clustering has received attention as a primary task for graph neural networks. Although hierarchical graph pooling has been shown to improve performance in graph and node classification tasks, it performs poorly in identifying meaningful clusters. Community detection has a long history in network science, but typically relies on optimising objective functions with custom-tailored search algorithms, not leveraging recent advances in deep learning, particularly from graph neural networks. In this paper, we narrow this gap between the deep learning and network science communities. We consider the map equation, an information-theoretic objective function for unsupervised community detection. Expressing it in a fully differentiable tensor form that produces soft cluster assignments, we optimise the map equation with deep learning through gradient descent. More specifically, the reformulated map equation is a loss function compatible with any graph neural network architecture, enabling flexible clustering and graph pooling that clusters both graph structure and data features in an end-to-end way, automatically finding an optimum number of clusters without explicit regularisation by following the minimum description length principle. We evaluate our approach experimentally using different neural network architectures for unsupervised clustering in synthetic and real data. Our results show that our approach achieves competitive performance against baselines, naturally detects overlapping communities, and avoids over-partitioning sparse graphs.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出とグラフクラスタリングは、教師なしデータ探索とネットワークシステムのハイレベルな組織理解に不可欠である。 近年,グラフクラスタリングがグラフニューラルネットワークの主要な課題として注目されている。 階層型グラフプーリングは、グラフとノードの分類タスクのパフォーマンスを改善することが示されているが、有意義なクラスタの識別には不十分である。 コミュニティ検出は、ネットワーク科学において長い歴史を持つが、一般的には、カスタムカスタマイズされた検索アルゴリズムによる客観的関数の最適化に依存しており、特にグラフニューラルネットワークによるディープラーニングの最近の進歩を活用していない。 本稿では,深層学習とネットワーク科学のコミュニティとのギャップを狭める。 我々は、教師なしコミュニティ検出のための情報理論目的関数であるマップ方程式を考察する。 ソフトクラスタ割り当てを生成する完全微分可能なテンソル形式で表現し、勾配降下による深層学習でマップ方程式を最適化する。 より具体的には、改革されたマップ方程式は、任意のグラフニューラルネットワークアーキテクチャと互換性のある損失関数であり、グラフ構造とデータ特徴の両方をエンドツーエンドでクラスタ化する柔軟なクラスタリングとグラフプーリングを可能にする。 本研究では,合成データと実データとの教師なしクラスタリングのために,異なるニューラルネットワークアーキテクチャを用いて実験的にアプローチを評価する。 以上の結果から,本手法はベースラインに対する競争性能を向上し,重複するコミュニティを自然に検出し,スパースグラフの過分割を回避する。

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