論文の概要: DHOT-GM: Robust Graph Matching Using A Differentiable Hierarchical
Optimal Transport Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12081v3
- Date: Tue, 9 Jan 2024 13:39:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 19:45:12.822020
- Title: DHOT-GM: Robust Graph Matching Using A Differentiable Hierarchical
Optimal Transport Framework
- Title（参考訳）: DHOT-GM: 微分階層型最適輸送フレームワークを用いたロバストグラフマッチング
- Authors: Haoran Cheng, Dixin Luo, Hongteng Xu
- Abstract要約: 微分可能な階層的最適輸送フレームワークに基づく,新しい効率的なグラフマッチング手法を提案する。
本手法は,各グラフを,異なるモダリティの情報に対応する関係行列の集合として表現する。
様々なグラフマッチングタスクの実験は、最先端の手法と比較して、我々の手法の優越性と堅牢性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77930081327417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph matching is one of the most significant graph analytic tasks in
practice, which aims to find the node correspondence across different graphs.
Most existing approaches rely on adjacency matrices or node embeddings when
matching graphs, whose performances are often sub-optimal because of not fully
leveraging the multi-modal information hidden in graphs, such as node
attributes, subgraph structures, etc. In this study, we propose a novel and
effective graph matching method based on a differentiable hierarchical optimal
transport (HOT) framework, called DHOT-GM. Essentially, our method represents
each graph as a set of relational matrices corresponding to the information of
different modalities. Given two graphs, we enumerate all relational matrix
pairs and obtain their matching results, and accordingly, infer the node
correspondence by the weighted averaging of the matching results. This method
can be implemented as computing the HOT distance between the two graphs -- each
matching result is an optimal transport plan associated with the
Gromov-Wasserstein (GW) distance between two relational matrices, and the
weights of all matching results are the elements of an upper-level optimal
transport plan defined on the matrix sets. We propose a bi-level optimization
algorithm to compute the HOT distance in a differentiable way, making the
significance of the relational matrices adjustable. Experiments on various
graph matching tasks demonstrate the superiority and robustness of our method
compared to state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: グラフマッチングは、グラフ間のノード対応を見つけることを目的として、実際には最も重要なグラフ解析タスクの1つである。
既存のアプローチのほとんどは、グラフに隠されたマルチモーダル情報(ノード属性やサブグラフ構造など)を十分に活用していないため、グラフにマッチする際の隣接行列やノード埋め込みに依存している。
本研究では, DHOT-GMと呼ばれる, 微分可能な階層的最適輸送(HOT)フレームワークに基づく, 新規かつ効果的なグラフマッチング手法を提案する。
基本的に,本手法は各グラフを,異なるモーダル情報に対応する関係行列の集合として表現する。
2つのグラフが与えられた場合、すべての関係行列対を列挙してマッチング結果を求め、その結果の重み付き平均化によるノード対応を推定する。
この方法では、2つのグラフ間のHOT距離を計算することができる -- 各マッチング結果は、2つの関係行列間のGromov-Wasserstein (GW) 距離に関連する最適な輸送計画であり、全てのマッチング結果の重みは行列集合上で定義された上位レベルの最適輸送計画の要素である。
そこで本研究では, 熱間距離を微分可能な方法で計算し, 関係行列を調整可能な2レベル最適化アルゴリズムを提案する。
様々なグラフマッチングタスクにおける実験は、最先端のアプローチと比較して、提案手法の優越性と頑健性を示している。
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