論文の概要: Graph Learning Dual Graph Convolutional Network For Semi-Supervised Node Classification With Subgraph Sketch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12724v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:45:58.752283
• Title: Graph Learning Dual Graph Convolutional Network For Semi-Supervised Node Classification With Subgraph Sketch
• Title（参考訳）: 部分グラフスケッチを用いた半教師付きノード分類のためのグラフ学習デュアルグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Zibin Huang, Jun Xian,
• Abstract要約: 本稿では,Graph Learning D ual G raph Convolutional Neural Network(GLDGCN)を提案する。 半教師付きノード分類タスクにGLDGCNを適用する。 ベースライン手法と比較して,3つの引用ネットワークの分類精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose the G raph Learning D ual G raph Convolutional Neural Network called GLDGCN based on the classical Graph Convolutional Neural Network by introducing dual convolutional layer and graph learning layer. We apply GLDGCN to the semi-supervised node classification task. Compared with the baseline methods, we achieve higher classification accuracy on three citation networks Citeseer, Cora and Pubmed, and we also analyze and discussabout selection of the hyperparameters and network depth. GLDGCN also perform well on the classic social network KarateClub and the new Wiki-CS dataset. For the insufficient ability of our algorithm to process large graph data during the experiment, we also introduce subgraph clustering and stochastic gradient descent technology into GCN and design a semi-supervised node classification algorithm based on the CLustering G raph Convolutional neural Network, which enables GCN to process large graph and improves its application value. We complete semi-supervised node classification experiments on two classical large graph which are PPI data sets (more than 50,000 nodes) and Reddit data sets (more than 200,000 nodes), and also perform well.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のグラフ畳み込みニューラルネットワークをベースとしたGラーフ学習DアルGラーフ畳み込みニューラルネットワークGLDGCNを提案する。 半教師付きノード分類タスクにGLDGCNを適用する。 ベースライン法と比較して,Citeseer,Cora,Pubmedの3つの引用ネットワークの分類精度が高く,ハイパーパラメータの選択とネットワーク深度について分析・議論する。 GLDGCNは、古典的なソーシャルネットワークKarateClubと、新しいWiki-CSデータセットでもうまく機能している。 実験中に大きなグラフデータを処理できないアルゴリズムのために,GCNにサブグラフクラスタリングと確率勾配降下技術を導入し,CLustering G raph Convolutional Neural Networkに基づく半教師付きノード分類アルゴリズムを設計した。 PPIデータセット(5万ノード以上)とRedditデータセット(20万ノード以上)の2つの古典的大規模グラフに対する半教師付きノード分類実験を完了し、性能も向上した。

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