論文の概要: A Causal Disentangled Multi-Granularity Graph Classification Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16256v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 00:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 17:40:23.720823
• Title: A Causal Disentangled Multi-Granularity Graph Classification Method
• Title（参考訳）: 因果不等角多粒度グラフの分類法
• Authors: Yuan Li, Li Liu, Penggang Chen, Youmin Zhang, Guoyin Wang
• Abstract要約: いくつかのグラフ分類法は、グラフデータの多重粒度特性を結合しない。 本稿では,この課題を解決するために,因果不整合多粒性グラフ表現学習法(CDM-GNN)を提案する。 このモデルは強力な分類性能を示し、人間の認知パターンに沿った説明結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.15154299104419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph data widely exists in real life, with large amounts of data and complex structures. It is necessary to map graph data to low-dimensional embedding. Graph classification, a critical graph task, mainly relies on identifying the important substructures within the graph. At present, some graph classification methods do not combine the multi-granularity characteristics of graph data. This lack of granularity distinction in modeling leads to a conflation of key information and false correlations within the model. So, achieving the desired goal of a credible and interpretable model becomes challenging. This paper proposes a causal disentangled multi-granularity graph representation learning method (CDM-GNN) to solve this challenge. The CDM-GNN model disentangles the important substructures and bias parts within the graph from a multi-granularity perspective. The disentanglement of the CDM-GNN model reveals important and bias parts, forming the foundation for its classification task, specifically, model interpretations. The CDM-GNN model exhibits strong classification performance and generates explanatory outcomes aligning with human cognitive patterns. In order to verify the effectiveness of the model, this paper compares the three real-world datasets MUTAG, PTC, and IMDM-M. Six state-of-the-art models, namely GCN, GAT, Top-k, ASAPool, SUGAR, and SAT are employed for comparison purposes. Additionally, a qualitative analysis of the interpretation results is conducted.
• Abstract（参考訳）: グラフデータは、大量のデータと複雑な構造を持つ実生活に広く存在する。 グラフデータを低次元埋め込みにマッピングする必要がある。 重要なグラフタスクであるグラフ分類は、主にグラフ内の重要なサブ構造を特定することに依存する。 現在、いくつかのグラフ分類法はグラフデータの多重粒度特性を結合していない。 このモデリングにおける粒度の区別の欠如は、重要な情報とモデル内の偽相関の融合につながる。 したがって、信頼できる解釈可能なモデルの望ましい目標を達成することは困難になる。 本稿では,因果不整合多粒性グラフ表現学習法(CDM-GNN)を提案する。 CDM-GNNモデルは、多粒性の観点から、グラフ内の重要な部分構造とバイアス部分を切り離す。 CDM-GNNモデルの歪みは重要部分とバイアス部分を明らかにし、その分類タスク、特にモデル解釈の基礎を形成する。 CDM-GNNモデルは強い分類性能を示し、人間の認知パターンに沿った説明結果を生成する。 本稿では,本モデルの有効性を検証するために,実世界の3つのデータセットMUTAG, PTC, IMDM-Mを比較した。 GCN、GAT、Top-k、ASAPool、SUGAR、SATの6つの最先端モデルが比較目的で使用されている。 また、解釈結果の質的分析を行う。

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