論文の概要: Network Alignment with Transferable Graph Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03272v2
- Date: Tue, 6 Feb 2024 19:56:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 19:58:44.203979
- Title: Network Alignment with Transferable Graph Autoencoders
- Title(参考訳): 転送可能なグラフオートエンコーダによるネットワークアライメント
- Authors: Jiashu He, Charilaos I. Kanatsoulis, Alejandro Ribeiro
- Abstract要約: 本稿では,強力で堅牢なノード埋め込みを抽出するグラフオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
生成した埋め込みがグラフの固有値と固有ベクトルと結びついていることを証明する。
提案フレームワークは転送学習とデータ拡張を利用して,大規模なネットワークアライメントを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 87.28177782039265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network alignment is the task of establishing one-to-one correspondences
between the nodes of different graphs and finds a plethora of applications in
high-impact domains. However, this task is known to be NP-hard in its general
form, and existing algorithms do not scale up as the size of the graphs
increases. To tackle both challenges we propose a novel generalized graph
autoencoder architecture, designed to extract powerful and robust node
embeddings, that are tailored to the alignment task. We prove that the
generated embeddings are associated with the eigenvalues and eigenvectors of
the graphs and can achieve more accurate alignment compared to classical
spectral methods. Our proposed framework also leverages transfer learning and
data augmentation to achieve efficient network alignment at a very large scale
without retraining. Extensive experiments on both network and sub-network
alignment with real-world graphs provide corroborating evidence supporting the
effectiveness and scalability of the proposed approach.
- Abstract(参考訳): ネットワークアライメントは、異なるグラフのノード間の1対1の対応を確立し、ハイインパクトなドメインで多くのアプリケーションを見つけるタスクである。
しかし、このタスクはNPハードであることが知られており、既存のアルゴリズムはグラフのサイズが大きくなるにつれてスケールアップしない。
そこで我々は,アライメントタスクに適合した,強力でロバストなノード埋め込みを抽出することを目的とした,新しい一般化グラフオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
生成した埋め込みはグラフの固有値と固有ベクトルに関連付けられ、古典的なスペクトル法と比較してより正確なアライメントが得られることが証明される。
また,提案フレームワークでは,転送学習とデータ拡張を利用して,再トレーニングすることなく大規模ネットワークアライメントを実現している。
実世界のグラフとのネットワークとサブネットワークの連携に関する広範囲な実験は、提案手法の有効性とスケーラビリティを裏付ける証拠を提供する。
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