論文の概要: An Efficient Loop and Clique Coarsening Algorithm for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11869v4
• Date: Fri, 06 Dec 2024 08:37:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:53:10.752840
• Title: An Efficient Loop and Clique Coarsening Algorithm for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のための効率的なループと斜め粗大化アルゴリズム
• Authors: Xiaorui Qi, Qijie Bai, Yanlong Wen, Haiwei Zhang, Xiaojie Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,GTアーキテクチャ上でのグラフ分類(LCC4GC)の線形複雑度を考慮した効率的なループおよび斜め粗大化アルゴリズムを提案する。 具体的には、完全な構造表現を学ぶために、オリジナル、粗い、変換の3つのユニークなビューを構築します。 8つの実世界のデータセットの実験では、さまざまなアーキテクチャから31のベースラインを越えるLCC4GCの改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.602474387096244
• License:
• 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 arises as to whether we can leverage a hypernode to represent some structures. Through experimental analysis, we explore the feasibility of this assumption. Based on our findings, we propose an efficient Loop and Clique Coarsening algorithm with linear complexity for Graph Classification (LCC4GC) on GT architecture. 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 alleviate the impact of coarsening reduction. Experiments on eight real-world datasets demonstrate the improvements of LCC4GC over 31 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。 一つの自然な疑問は、超ノードを使っていくつかの構造を表現することができるかどうかである。 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,GTアーキテクチャ上でのグラフ分類(LCC4GC)の線形複雑度を考慮した効率的なループおよび斜め粗大化アルゴリズムを提案する。 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、粗い縮小の影響を軽減するためにエッジ中央の視点に切り替える。 8つの実世界のデータセットの実験では、さまざまなアーキテクチャから31のベースラインを越えるLCC4GCの改善が示されている。

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