論文の概要: Explaining the Power of Topological Data Analysis in Graph Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04250v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 21:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 18:22:56.763848
• Title: Explaining the Power of Topological Data Analysis in Graph Machine Learning
• Title（参考訳）: グラフ機械学習におけるトポロジカルデータ解析のパワーについて
• Authors: Funmilola Mary Taiwo, Umar Islambekov, Cuneyt Gurcan Akcora
• Abstract要約: トポロジカルデータ分析(TDA)は、データ内の複雑な形状や構造をキャプチャする能力を研究者によって称賛されている。 我々は、総合的な実験を通して、TDAに関する主張を慎重に検証し、それらのメリットを検証する。 TDAは, 計算コストの大幅な増大を図りながら, 既存手法の予測能力を著しく向上しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2340401953289275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Topological Data Analysis (TDA) has been praised by researchers for its ability to capture intricate shapes and structures within data. TDA is considered robust in handling noisy and high-dimensional datasets, and its interpretability is believed to promote an intuitive understanding of model behavior. However, claims regarding the power and usefulness of TDA have only been partially tested in application domains where TDA-based models are compared to other graph machine learning approaches, such as graph neural networks. We meticulously test claims on TDA through a comprehensive set of experiments and validate their merits. Our results affirm TDA's robustness against outliers and its interpretability, aligning with proponents' arguments. However, we find that TDA does not significantly enhance the predictive power of existing methods in our specific experiments, while incurring significant computational costs. We investigate phenomena related to graph characteristics, such as small diameters and high clustering coefficients, to mitigate the computational expenses of TDA computations. Our results offer valuable perspectives on integrating TDA into graph machine learning tasks.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルデータ分析(TDA)は、データ内の複雑な形状や構造をキャプチャする能力を研究者によって称賛されている。 TDAはノイズや高次元データセットを扱う上で堅牢であると考えられており、その解釈可能性はモデル行動の直感的な理解を促進すると考えられている。 しかしながら、TDAのパワーと有用性に関する主張は、TDAベースのモデルがグラフニューラルネットワークのような他のグラフ機械学習アプローチと比較されるアプリケーション領域でのみ部分的にテストされている。 我々は,総合的な実験を通じて,tdaの主張を慎重に検証し,そのメリットを検証する。 以上の結果から,TDAの外れ値に対する頑健性とその解釈可能性は,支持者の主張と一致した。 しかし,本実験では,TDAが既存手法の予測能力を大幅に向上させるには至らず,計算コストの大幅な増大が期待できる。 本稿では,TDA計算の計算コストを軽減するため,小径および高クラスタリング係数などのグラフ特性に関連する現象について検討する。 我々の結果は、グラフ機械学習タスクにTDAを統合するための貴重な視点を提供する。

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