Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spectral-Aware Augmentation for Enhanced Graph Representation Learning

論文の概要: Spectral-Aware Augmentation for Enhanced Graph Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13845v2
Date: Wed, 4 Sep 2024 23:17:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-07 04:41:34.204067
Title: Spectral-Aware Augmentation for Enhanced Graph Representation Learning
Title（参考訳）: 拡張グラフ表現学習のためのスペクトル認識強化
Authors: Kaiqi Yang, Haoyu Han, Wei Jin, Hui Liu,
Abstract要約: 本稿では、スペクトル領域におけるグラフ構造の特定の周波数に調整された摂動を適用するモデルであるGASSERを提案する。本研究では,GASSERが生成する拡張ビューが適応的かつ制御可能であり,グラフ構造のホモフィリ比やスペクトルと直感的に一致していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36458924914831
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph Contrastive Learning (GCL) has demonstrated remarkable effectiveness in learning representations on graphs in recent years. To generate ideal augmentation views, the augmentation generation methods should preserve essential information while discarding less relevant details for downstream tasks. However, current augmentation methods usually involve random topology corruption in the spatial domain, which fails to adequately address information spread across different frequencies in the spectral domain. Our preliminary study highlights this issue, demonstrating that spatial random perturbations impact all frequency bands almost uniformly. Given that task-relevant information typically resides in specific spectral regions that vary across graphs, this one-size-fits-all approach can pose challenges. We argue that indiscriminate spatial random perturbation might unintentionally weaken task-relevant information, reducing its effectiveness. To tackle this challenge, we propose applying perturbations selectively, focusing on information specific to different frequencies across diverse graphs. In this paper, we present GASSER, a model that applies tailored perturbations to specific frequencies of graph structures in the spectral domain, guided by spectral hints. Through extensive experimentation and theoretical analysis, we demonstrate that the augmentation views generated by GASSER are adaptive, controllable, and intuitively aligned with the homophily ratios and spectrum of graph structures.
Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は近年,グラフ上での学習表現において顕著な効果を示した。理想的な拡張ビューを生成するためには、下流タスクの関連性が低い詳細を破棄しつつ、重要な情報を保存する必要がある。しかし、現在の拡張法は、通常、空間領域におけるランダムなトポロジーの破損を伴い、スペクトル領域内の異なる周波数にまたがる情報の適切な解決に失敗する。予備的な研究では、空間的ランダムな摂動が全ての周波数帯にほぼ均一に影響を及ぼすことを示した。タスク関連情報が通常、グラフによって異なる特定のスペクトル領域に存在することを考えると、このワンサイズフィットのアプローチは課題を引き起こす可能性がある。我々は、無差別な空間的乱れは、意図せずタスク関連情報を弱め、その効果を低下させるかもしれないと論じる。この課題に対処するために、様々なグラフにまたがる異なる周波数に特異的な情報に着目し、摂動を選択的に適用することを提案する。本稿では,スペクトル領域におけるグラフ構造の特定の周波数に調整された摂動を適用するGASSERについて,スペクトルヒントで導かれるモデルを提案する。本研究では,GASSER が生成する拡張ビューが適応的かつ制御可能で,グラフ構造のホモフィリ比やスペクトルに直感的に適合していることを示す。

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