論文の概要: Multi-view Graph Structural Representation Learning via Graph Coarsening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11869v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 03:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:11:02.802500
• Title: Multi-view Graph Structural Representation Learning via Graph Coarsening
• Title（参考訳）: グラフ粗化による多視点グラフ構造表現学習
• Authors: Xiaorui Qi, Qijie Bai, Yanlong Wen, Haiwei Zhang, Xiaojie Yuan,
• Abstract要約: グラフ分類のためのGTアーキテクチャ上でのグラフ粗大化(MSLgo)による新しい多視点グラフ構造表現学習モデルを提案する。 具体的には、完全な構造表現を学ぶために、オリジナル、粗大化、変換の3つのユニークなビューを構築します。 6つの実世界のデータセットの実験は、様々なアーキテクチャから14のベースラインでMSLgoの改善を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.602474387096244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Transformers (GTs) have made remarkable achievements in graph-level tasks. However, most existing works regard graph structures as a form of guidance or bias for enhancing node representations, which focuses on node-central perspectives and lacks explicit representations of edges and structures. One natural question is, can we treat graph structures node-like as a whole to learn high-level features? Through experimental analysis, we explore the feasibility of this assumption. Based on our findings, we propose a novel multi-view graph structural representation learning model via graph coarsening (MSLgo) on GT architecture for graph classification. Specifically, we build three unique views, original, coarsening, and conversion, to learn a thorough structural representation. We compress loops and cliques via hierarchical heuristic graph coarsening and restrict them with well-designed constraints, which builds the coarsening view to learn high-level interactions between structures. We also introduce line graphs for edge embeddings and switch to edge-central perspective to construct the conversion view. Experiments on six real-world datasets demonstrate the improvements of MSLgo over 14 baselines from various architectures.
• Abstract（参考訳）: グラフトランスフォーマー(GT)は、グラフレベルのタスクにおいて顕著な成果を上げている。 しかし、既存のほとんどの研究はグラフ構造をノード表現の拡張のためのガイダンスやバイアスの一種と見なしており、これはノード中心の視点に焦点を当てており、エッジや構造の明示的な表現を欠いている。 1つの自然な疑問は、グラフ構造全体をノード的に扱うことで、高レベルの機能を学ぶことができるか、ということです。 実験分析を通じて,この仮定の実現可能性について検討する。 本稿では,グラフ分類のためのGTアーキテクチャ上でのグラフ粗大化(MSLgo)を用いた多視点グラフ構造表現学習モデルを提案する。 具体的には、完全な構造表現を学ぶために、オリジナル、粗大化、変換の3つのユニークなビューを構築します。 階層的ヒューリスティックグラフを通じてループと斜めを圧縮し、適切に設計された制約でそれらを制限し、構造間の高レベルな相互作用を学習するための粗いビューを構築する。 また、エッジ埋め込みのための線グラフを導入し、変換ビューを構築するためにエッジ中央の視点に切り替える。 6つの実世界のデータセットの実験は、様々なアーキテクチャから14のベースラインでMSLgoの改善を実証している。

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