論文の概要: Learning Network Representations with Disentangled Graph Auto-Encoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01143v1
- Date: Fri, 2 Feb 2024 04:52:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 16:50:36.945474
- Title: Learning Network Representations with Disentangled Graph Auto-Encoder
- Title（参考訳）: グラフオートエンコーダを用いたネットワーク表現の学習
- Authors: Di Fan, Chuanhou Gao
- Abstract要約: Disentangled Graph Auto-Encoder (DGA) と Disentangled Variational Graph Auto-Encoder (DVGA)
本稿では,DGA(Disentangled Graph Auto-Encoder)とDVGA(Disentangled Variational Graph Auto-Encoder)を紹介する。
本稿では,まず,複数チャネルのメッセージパッシング層を有する不整合グラフ畳み込みネットワークを設計し,各不整合潜在因子に関する情報を集約するエンコーダを設計し,その後,不整合グラフオートエンコーダの表現能力を高めるために,各チャネルにコンポーネントワイドフローを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9750912882697567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The (variational) graph auto-encoder is extensively employed for learning
representations of graph-structured data. However, the formation of real-world
graphs is a complex and heterogeneous process influenced by latent factors.
Existing encoders are fundamentally holistic, neglecting the entanglement of
latent factors. This not only makes graph analysis tasks less effective but
also makes it harder to understand and explain the representations. Learning
disentangled graph representations with (variational) graph auto-encoder poses
significant challenges, and remains largely unexplored in the existing
literature. In this article, we introduce the Disentangled Graph Auto-Encoder
(DGA) and Disentangled Variational Graph Auto-Encoder (DVGA), approaches that
leverage generative models to learn disentangled representations. Specifically,
we first design a disentangled graph convolutional network with multi-channel
message-passing layers, as the encoder aggregating information related to each
disentangled latent factor. Subsequently, a component-wise flow is applied to
each channel to enhance the expressive capabilities of disentangled variational
graph auto-encoder. Additionally, we design a factor-wise decoder, considering
the characteristics of disentangled representations. In order to further
enhance the independence among representations, we introduce independence
constraints on mapping channels for different latent factors. Empirical
experiments on both synthetic and real-world datasets show the superiority of
our proposed method compared to several state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: 変分グラフオートエンコーダは、グラフ構造化データの表現の学習に広く用いられている。
しかし、実世界のグラフの形成は、潜在因子の影響を受け、複雑で不均一な過程である。
既存のエンコーダは基本的に全体論的であり、潜在因子の絡み合いを無視している。
これにより、グラフ分析タスクの効率が低下するだけでなく、表現の理解や説明が難しくなる。
グラフの自動エンコーダによる不連続グラフ表現の学習には大きな課題があり、既存の文献ではほとんど研究されていない。
本稿では,生成モデルを利用した不等角グラフ自動エンコーダ(dga)と不等角グラフ自動エンコーダ(dvga)について述べる。
具体的には,まず,マルチチャネルメッセージパッシング層を有する不等角グラフ畳み込みネットワークを,各不等角化潜在要因に関連する情報を集約するエンコーダとして設計する。
その後、各チャネルに成分流を印加し、非交叉変分グラフオートエンコーダの表現能力を向上する。
さらに,不整合表現の特性を考慮した因子的デコーダを設計する。
表現間の独立性をさらに高めるために,異なる潜伏要因のマッピングチャネルに独立性制約を導入する。
人工と実世界の両方のデータセットに関する実証実験は、いくつかの最先端ベースラインと比較して提案手法の優位性を示している。
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