論文の概要: Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04773v1
• Date: Wed, 8 May 2024 02:44:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:35:21.303706
• Title: Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification
• Title（参考訳）: ハイパーグラフ強化デュアル半教師付きグラフ分類
• Authors: Wei Ju, Zhengyang Mao, Siyu Yi, Yifang Qin, Yiyang Gu, Zhiping Xiao, Yifan Wang, Xiao Luo, Ming Zhang,
• Abstract要約: 半教師付きグラフ分類のためのハイパーグラフ拡張DuALフレームワークHEALを提案する。 ノード間の高次関係をよりよく探求するために,複雑なノード依存を適応的に学習するハイパーグラフ構造を設計する。 学習したハイパーグラフに基づいて,ハイパーエッジ間の相互作用を捉える線グラフを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.339207883093204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study semi-supervised graph classification, which aims at accurately predicting the categories of graphs in scenarios with limited labeled graphs and abundant unlabeled graphs. Despite the promising capability of graph neural networks (GNNs), they typically require a large number of costly labeled graphs, while a wealth of unlabeled graphs fail to be effectively utilized. Moreover, GNNs are inherently limited to encoding local neighborhood information using message-passing mechanisms, thus lacking the ability to model higher-order dependencies among nodes. To tackle these challenges, we propose a Hypergraph-Enhanced DuAL framework named HEAL for semi-supervised graph classification, which captures graph semantics from the perspective of the hypergraph and the line graph, respectively. Specifically, to better explore the higher-order relationships among nodes, we design a hypergraph structure learning to adaptively learn complex node dependencies beyond pairwise relations. Meanwhile, based on the learned hypergraph, we introduce a line graph to capture the interaction between hyperedges, thereby better mining the underlying semantic structures. Finally, we develop a relational consistency learning to facilitate knowledge transfer between the two branches and provide better mutual guidance. Extensive experiments on real-world graph datasets verify the effectiveness of the proposed method against existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,限定ラベル付きグラフと豊富なラベル付きグラフを用いたシナリオにおいて,グラフのカテゴリを正確に予測することを目的とした半教師付きグラフ分類について検討する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の有望な能力にもかかわらず、彼らは通常、多くのコストのかかるラベル付きグラフを必要とする。 さらに、GNNは本来、メッセージパッシング機構を用いたローカル近隣情報の符号化に限られており、ノード間の高次依存関係をモデル化する能力が欠如している。 これらの課題に対処するために,ハイパーグラフと線グラフの観点からグラフ意味を抽出する半教師付きグラフ分類のためのハイパーグラフ拡張DuALフレームワークHEALを提案する。 具体的には、ノード間の高次関係をよりよく探求するため、ペア関係を超えた複雑なノード依存を適応的に学習するハイパーグラフ構造を設計する。 一方、学習したハイパーグラフに基づいて、ハイパーエッジ間の相互作用を捉える線グラフを導入し、基盤となるセマンティック構造をよりよくマイニングする。 最後に,2つの分野間の知識伝達を容易にし,相互指導を向上する関係整合性学習を開発する。 実世界のグラフデータセットに対する大規模な実験により,既存の最先端手法に対する提案手法の有効性が検証された。

関連論文リスト

• Learning from Heterogeneity: A Dynamic Learning Framework for Hypergraphs [24.68703120825866]
  本稿では,動的ハイパーエッジ構築と注意深い埋め込み更新が可能なLFHというハイパーグラフ学習フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を評価するため,いくつかの一般的なデータセットを対象とした総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T06:26:44Z)
• State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
  グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。 グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。 ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:15:49Z)
• Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning [67.58720734177325]
  本稿では,学習したグラフトポロジを外部ガイダンスなしでデータ自身で最適化する,教師なしグラフ構造学習パラダイムを提案する。 具体的には、元のデータから"アンカーグラフ"として学習目標を生成し、対照的な損失を用いてアンカーグラフと学習グラフとの一致を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T11:57:29Z)
• Multi-Level Graph Contrastive Learning [38.022118893733804]
  本稿では,グラフの空間ビューを対比することで,グラフデータの堅牢な表現を学習するためのマルチレベルグラフコントラスト学習(MLGCL)フレームワークを提案する。 元のグラフは1次近似構造であり、不確実性や誤りを含むが、符号化機能によって生成された$k$NNグラフは高次近接性を保持する。 MLGCLは、7つのデータセット上の既存の最先端グラフ表現学習法と比較して有望な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:24:43Z)
• A Robust and Generalized Framework for Adversarial Graph Embedding [73.37228022428663]
  本稿では,AGE という逆グラフ埋め込みのための頑健なフレームワークを提案する。 AGEは、暗黙の分布から強化された負のサンプルとして偽の隣接ノードを生成する。 本フレームワークでは,3種類のグラフデータを扱う3つのモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-22T07:05:48Z)
• Hierarchical Adaptive Pooling by Capturing High-order Dependency for Graph Representation Learning [18.423192209359158]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)はノードレベルのグラフ表現学習タスクでグラフ構造化データを扱うのに十分成熟していることが証明されている。 本稿では,グラフ構造に適応する階層型グラフレベルの表現学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T06:22:24Z)
• Line Graph Neural Networks for Link Prediction [71.00689542259052]
  実世界の多くのアプリケーションにおいて古典的なグラフ解析問題であるグラフリンク予測タスクについて検討する。 このフォーマリズムでは、リンク予測問題をグラフ分類タスクに変換する。 本稿では,線グラフをグラフ理論に用いて,根本的に異なる新しい経路を求めることを提案する。 特に、線グラフの各ノードは、元のグラフのユニークなエッジに対応するため、元のグラフのリンク予測問題は、グラフ分類タスクではなく、対応する線グラフのノード分類問題として等価に解決できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T05:54:31Z)
• Multilevel Graph Matching Networks for Deep Graph Similarity Learning [79.3213351477689]
  グラフ構造オブジェクト間のグラフ類似性を計算するためのマルチレベルグラフマッチングネットワーク(MGMN)フレームワークを提案する。 標準ベンチマークデータセットの欠如を補うため、グラフグラフ分類とグラフグラフ回帰タスクの両方のためのデータセットセットを作成し、収集した。 総合的な実験により、MGMNはグラフグラフ分類とグラフグラフ回帰タスクの両方において、最先端のベースラインモデルより一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T19:48:19Z)
• Tensor Graph Convolutional Networks for Multi-relational and Robust Learning [74.05478502080658]
  本稿では,テンソルで表されるグラフの集合に関連するデータから,スケーラブルな半教師付き学習(SSL)を実現するためのテンソルグラフ畳み込みネットワーク(TGCN)を提案する。 提案アーキテクチャは、標準的なGCNと比較して大幅に性能が向上し、最先端の敵攻撃に対処し、タンパク質間相互作用ネットワーク上でのSSL性能が著しく向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T02:33:21Z)
• Line Hypergraph Convolution Network: Applying Graph Convolution for Hypergraphs [18.7475578342125]
  可変ハイパーエッジサイズを持つハイパーグラフにグラフ畳み込みを適用する新しい手法を提案する。 我々はハイパーグラフの行グラフという古典的な概念を、ハイパーグラフ学習の文献で初めて用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T16:05:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。