論文の概要: CoRe-GD: A Hierarchical Framework for Scalable Graph Visualization with GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06706v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 10:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 19:44:51.121666
• Title: CoRe-GD: A Hierarchical Framework for Scalable Graph Visualization with GNNs
• Title（参考訳）: CoRe-GD: GNNによるスケーラブルグラフ可視化のための階層的フレームワーク
• Authors: Florian Gr\"otschla, Jo\"el Mathys, Robert Veres, Roger Wattenhofer
• Abstract要約: 我々は、ストレスの最適化を学習できるサブクワッドラティックを備えたスケーラブルなグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフ描画フレームワークを導入する。 古典的応力最適化手法と強制指向レイアウトアルゴリズムに着想を得て,入力グラフの粗い階層を生成する。 ネットワーク内の情報伝達を強化するために,新しい位置変換手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.706469085872516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Graph Visualization, also known as Graph Drawing, aims to find geometric embeddings of graphs that optimize certain criteria. Stress is a widely used metric; stress is minimized when every pair of nodes is positioned at their shortest path distance. However, stress optimization presents computational challenges due to its inherent complexity and is usually solved using heuristics in practice. We introduce a scalable Graph Neural Network (GNN) based Graph Drawing framework with sub-quadratic runtime that can learn to optimize stress. Inspired by classical stress optimization techniques and force-directed layout algorithms, we create a coarsening hierarchy for the input graph. Beginning at the coarsest level, we iteratively refine and un-coarsen the layout, until we generate an embedding for the original graph. To enhance information propagation within the network, we propose a novel positional rewiring technique based on intermediate node positions. Our empirical evaluation demonstrates that the framework achieves state-of-the-art performance while remaining scalable.
• Abstract（参考訳）: グラフ視覚化はグラフ描画としても知られ、特定の基準を最適化するグラフの幾何学的埋め込みを見つけることを目的としている。 応力は広く用いられる計量であり、各ノードが最短経路距離にあるとき、応力は最小限に抑えられる。 しかしながら、ストレス最適化はその固有の複雑さによる計算上の課題を示し、実際にはヒューリスティックスを用いて解決される。 我々は、ストレスを最適化するために学習可能なサブクアクラティックランタイムを備えたスケーラブルなグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフ描画フレームワークを導入する。 古典的応力最適化手法と力向レイアウトアルゴリズムに着想を得て,入力グラフの粗い階層を作成する。 最も粗いレベルから始めて、レイアウトを反復的に洗練してアンコールし、元のグラフへの埋め込みを生成する。 ネットワーク内の情報伝達を強化するため,中間ノード位置に基づく新しい位置変換手法を提案する。 我々の経験的評価は、このフレームワークが拡張性を維持しながら最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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