論文の概要: Hierarchical Aggregations for High-Dimensional Multiplex Graph Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16834v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 05:39:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 17:16:37.890605
- Title: Hierarchical Aggregations for High-Dimensional Multiplex Graph Embedding
- Title（参考訳）: 高次元多重グラフ埋め込みのための階層的集合
- Authors: Kamel Abdous, Nairouz Mrabah, Mohamed Bouguessa
- Abstract要約: HMGEは高次元多重グラフの階層的アグリゲーションに基づく新しい埋め込み手法である。
我々は、ローカルパッチとグローバルサマリー間の相互情報を活用して、監督なしにモデルを訓練する。
合成および実世界のデータに関する詳細な実験は、下流監視タスクに対する我々のアプローチの適合性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.271256448682229
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the problem of multiplex graph embedding, that is, graphs in
which nodes interact through multiple types of relations (dimensions). In
recent years, several methods have been developed to address this problem.
However, the need for more effective and specialized approaches grows with the
production of graph data with diverse characteristics. In particular,
real-world multiplex graphs may exhibit a high number of dimensions, making it
difficult to construct a single consensus representation. Furthermore,
important information can be hidden in complex latent structures scattered in
multiple dimensions. To address these issues, we propose HMGE, a novel
embedding method based on hierarchical aggregation for high-dimensional
multiplex graphs. Hierarchical aggregation consists of learning a hierarchical
combination of the graph dimensions and refining the embeddings at each
hierarchy level. Non-linear combinations are computed from previous ones, thus
uncovering complex information and latent structures hidden in the multiplex
graph dimensions. Moreover, we leverage mutual information maximization between
local patches and global summaries to train the model without supervision. This
allows to capture of globally relevant information present in diverse locations
of the graph. Detailed experiments on synthetic and real-world data illustrate
the suitability of our approach to downstream supervised tasks, including link
prediction and node classification.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,複数種類の関係(次元)を通してノードが相互作用する多元グラフの組込み問題について検討する。
近年,この問題に対処する手法がいくつか開発されている。
しかし、より効果的で専門的なアプローチの必要性は、様々な特徴を持つグラフデータの生成によって増大する。
特に実世界の多重グラフは、多くの次元を示すことができ、単一のコンセンサス表現を構築することは困難である。
さらに、重要な情報は多次元に散在する複雑な潜在構造の中に隠れることができる。
そこで本稿では,高次元多重グラフの階層的アグリゲーションに基づく新しい埋め込み手法であるhmgeを提案する。
階層的アグリゲーションは、グラフ次元の階層的な組み合わせを学び、各階層レベルで埋め込みを精算する。
非線形結合は前者から計算され、多重グラフ次元に隠れた複雑な情報や潜在構造を明らかにする。
さらに,局所パッチとグローバルサマリー間の相互情報最大化を活用し,監視なしでモデルをトレーニングする。
これにより、グラフの様々な場所に存在するグローバルな関連情報をキャプチャすることができる。
合成および実世界のデータに関する詳細な実験は、リンク予測やノード分類を含む下流教師付きタスクに対する我々のアプローチの適合性を示している。
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