論文の概要: Mitigating the Impact of Noisy Edges on Graph-Based Algorithms via Adversarial Robustness Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15615v2
- Date: Tue, 26 Nov 2024 14:55:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:32:43.576996
- Title: Mitigating the Impact of Noisy Edges on Graph-Based Algorithms via Adversarial Robustness Evaluation
- Title（参考訳）: 逆ロバスト性評価によるグラフベースアルゴリズムにおけるノイズエッジの影響の緩和
- Authors: Yongyu Wang, Xiaotian Zhuang,
- Abstract要約: 本稿では, スペクトル対角法を用いて, ノイズエッジがグラフベースアルゴリズムの性能に与える影響を緩和する手法を提案する。
提案手法は,ノイズの多いエッジに対して脆弱でない点を識別し,これらの頑健な点のみを利用してグラフベースのアルゴリズムを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8569481432894677
- License:
- Abstract: Given that no existing graph construction method can generate a perfect graph for a given dataset, graph-based algorithms are often affected by redundant and erroneous edges present within the constructed graphs. In this paper, we view these noisy edges as adversarial attack and propose to use a spectral adversarial robustness evaluation method to mitigate the impact of noisy edges on the performance of graph-based algorithms. Our method identifies the points that are less vulnerable to noisy edges and leverages only these robust points to perform graph-based algorithms. Our experiments demonstrate that our methodology is highly effective and outperforms state-of-the-art denoising methods by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 既存のグラフ構築手法が与えられたデータセットに対して完璧なグラフを生成することができないことを考慮すれば、グラフベースのアルゴリズムは、しばしば、構築されたグラフ内に存在している冗長かつ誤ったエッジに影響される。
本稿では,これらのノイズエッジを逆襲攻撃とみなし,グラフベースアルゴリズムの性能に対するノイズエッジの影響を軽減するために,スペクトル対向ロバスト性評価法を提案する。
提案手法は,ノイズの多いエッジに対して脆弱でない点を識別し,これらの頑健な点のみを利用してグラフベースのアルゴリズムを実行する。
実験により,本手法は高い有効性を示し,最先端の復調手法よりも高い性能を示した。
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