論文の概要: Community-Aware Efficient Graph Contrastive Learning via Personalized Self-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11073v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 13:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 12:29:32.026776
• Title: Community-Aware Efficient Graph Contrastive Learning via Personalized Self-Training
• Title（参考訳）: パーソナライズされた自己学習によるコミュニティ対応グラフコントラスト学習
• Authors: Yuecheng Li, Yanming Hu, Lele Fu, Chuan Chen, Lei Yang, Zibin Zheng
• Abstract要約: 本稿では,コミュニティ分割とノード表現をエンドツーエンドで共同で学習する,コミュニティ対応の効率的なグラフコントラスト学習フレームワーク(CEGCL)を提案する。 CEGCLは,異なるスケールの3つのベンチマークデータセットに対して,最先端のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.339318501446115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, graph contrastive learning (GCL) has emerged as one of the optimal solutions for various supervised tasks at the node level. However, for unsupervised and structure-related tasks such as community detection, current GCL algorithms face difficulties in acquiring the necessary community-level information, resulting in poor performance. In addition, general contrastive learning algorithms improve the performance of downstream tasks by increasing the number of negative samples, which leads to severe class collision and unfairness of community detection. To address above issues, we propose a novel Community-aware Efficient Graph Contrastive Learning Framework (CEGCL) to jointly learn community partition and node representations in an end-to-end manner. Specifically, we first design a personalized self-training (PeST) strategy for unsupervised scenarios, which enables our model to capture precise community-level personalized information in a graph. With the benefit of the PeST, we alleviate class collision and unfairness without sacrificing the overall model performance. Furthermore, the aligned graph clustering (AlGC) is employed to obtain the community partition. In this module, we align the clustering space of our downstream task with that in PeST to achieve more consistent node embeddings. Finally, we demonstrate the effectiveness of our model for community detection both theoretically and experimentally. Extensive experimental results also show that our CEGCL exhibits state-of-the-art performance on three benchmark datasets with different scales.
• Abstract（参考訳）: 近年、グラフコントラスト学習(gcl)がノードレベルでの様々な教師付きタスクの最適解の1つとして登場している。 しかし、コミュニティ検出などの教師なし・構造関連タスクでは、現在のGCLアルゴリズムは必要なコミュニティレベルの情報を取得するのに困難に直面し、性能が低下する。 さらに、一般的なコントラスト学習アルゴリズムは、負のサンプル数を増やして下流タスクのパフォーマンスを向上させることにより、深刻なクラス衝突とコミュニティ検出の不公平性をもたらす。 そこで本稿では,コミュニティ分割とノード表現をエンドツーエンドで共同学習する,新しいコミュニティ対応型グラフコントラスト学習フレームワーク(cegcl)を提案する。 具体的には、まず、教師なしシナリオのためのパーソナライズされた自己学習(PeST)戦略を設計する。 PeSTの利点により、モデル全体の性能を犠牲にすることなく、クラス衝突と不公平を緩和する。 さらに、コミュニティ分割を得るために、アライメントグラフクラスタリング(AlGC)が使用される。 このモジュールでは、より一貫性のあるノード埋め込みを実現するために、下流タスクのクラスタリング空間とPeSTのクラスタリング空間を一致させます。 最後に, 理論的, 実験的に, コミュニティ検出のためのモデルの有効性を実証する。 また,CEGCLは3つのベンチマークデータセットに対して,異なるスケールで最新の性能を示すことを示した。

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