論文の概要: Do We Really Need Contrastive Learning for Graph Representation?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14525v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 03:15:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 23:01:59.226490
- Title: Do We Really Need Contrastive Learning for Graph Representation?
- Title(参考訳): グラフ表現にコントラスト学習は本当に必要か?
- Authors: Yulan Hu, Sheng Ouyang, Jingyu Liu, Ge Chen, Zhirui Yang, Junchen Wan,
Fuzheng Zhang, Zhongyuan Wang, Yong Liu
- Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は、他のサンプル(負のサンプル)の埋め込みを分離しながら、互いに近接して強化されたアンカーサンプルを埋め込むことを目的としている。
既存のGCL法は、埋め込みの品質を確保するために、大きく多様な負のサンプルを必要とする。
類似度スコアを測定するためにランクに基づく学習を導入し、偽陰性証明をうまく緩和する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.42853283915796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, contrastive learning has emerged as a dominant
self-supervised paradigm, attracting numerous research interests in the field
of graph learning. Graph contrastive learning (GCL) aims to embed augmented
anchor samples close to each other while pushing the embeddings of other
samples (negative samples) apart. However, existing GCL methods require large
and diverse negative samples to ensure the quality of embeddings, and recent
studies typically leverage samples excluding the anchor and positive samples as
negative samples, potentially introducing false negative samples (negatives
that share the same class as the anchor). Additionally, this practice can
result in heavy computational burden and high time complexity of $O(N^2)$,
which is particularly unaffordable for large graphs. To address these
deficiencies, we leverage rank learning and propose a simple yet effective
model, GraphRank. Specifically, we first generate two graph views through
corruption. Then, we compute the similarity of pairwise nodes (anchor node and
positive node) in both views, an arbitrary node in the latter view is selected
as a negative node, and its similarity with the anchor node is computed. Based
on this, we introduce rank-based learning to measure similarity scores which
successfully relieve the false negative provlem and decreases the time
complexity from $O(N^2)$ to $O(N)$. Moreover, we conducted extensive
experiments across multiple graph tasks, demonstrating that GraphRank performs
favorably against other cutting-edge GCL methods in various tasks.
- Abstract(参考訳): 近年,グラフ学習の分野では,コントラスト学習が支配的な自己指導パラダイムとして出現し,多くの研究分野が注目されている。
グラフコントラスト学習(gcl)は、拡張アンカーサンプルを互いに近接させ、他のサンプル(負のサンプル)の埋め込みを分離することを目的としている。
しかし、既存のgcl法は埋め込みの品質を確保するために大きく多様な負のサンプルを必要とし、最近の研究ではアンカーと正のサンプルを除くサンプルを負のサンプルとして活用し、偽の負のサンプル(アンカーと同じクラスを共有する負のサンプル)をもたらす可能性がある。
さらに、この慣行は計算の重荷と、o(n^2)$の高時間複雑性をもたらす可能性がある。
これらの欠陥に対処するために、ランク学習を活用し、シンプルで効果的なモデルであるGraphRankを提案する。
具体的には、腐敗を通じて2つのグラフビューを生成します。
そして、両ビューにおいてペアワイズノード(アンカーノードと正ノード)の類似性を計算し、後者ビューにおける任意のノードを負ノードとして選択し、アンカーノードとの類似性を演算する。
そこで本研究では,擬似負の証明を解消し,時間的複雑性を$O(N^2)$から$O(N)$に下げる類似度スコアをランクベースで測定する学習手法を提案する。
さらに,複数のグラフタスクにまたがる広範な実験を行い,様々なタスクにおいて他の最先端のgcl手法に対してグラフランクが有利に働くことを示した。
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