Fugu-MT 論文翻訳(概要): Encoder Embedding for General Graph and Node Classification

論文の概要: Encoder Embedding for General Graph and Node Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15473v1
Date: Fri, 24 May 2024 11:51:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 14:32:33.227713
Title: Encoder Embedding for General Graph and Node Classification
Title（参考訳）: 汎用グラフとノード分類のためのエンコーダ埋め込み
Authors: Cencheng Shen,
Abstract要約: エンコーダの埋め込み行列が大数の法則と中心極限定理を満たすことを証明している。ある条件下では、クラスごとの正規性を達成し、識別分析による最適な分類を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.178980693837599
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph encoder embedding, a recent technique for graph data, offers speed and scalability in producing vertex-level representations from binary graphs. In this paper, we extend the applicability of this method to a general graph model, which includes weighted graphs, distance matrices, and kernel matrices. We prove that the encoder embedding satisfies the law of large numbers and the central limit theorem on a per-observation basis. Under certain condition, it achieves asymptotic normality on a per-class basis, enabling optimal classification through discriminant analysis. These theoretical findings are validated through a series of experiments involving weighted graphs, as well as text and image data transformed into general graph representations using appropriate distance metrics.
Abstract（参考訳）: グラフデータに対する最近のテクニックであるグラフエンコーダの埋め込みは、バイナリグラフから頂点レベルの表現を生成する際の速度とスケーラビリティを提供する。本稿では,重み付きグラフ,距離行列,カーネル行列を含む一般グラフモデルに適用可能性を拡張する。エンコーダの埋め込みは、大数の法則と中心極限定理を観測単位として満足していることを証明する。ある条件下では、クラスごとの漸近正規性を実現し、識別分析による最適な分類を可能にする。これらの理論的な知見は、重み付きグラフを含む一連の実験と、適切な距離測定値を用いた一般的なグラフ表現に変換されたテキストおよび画像データによって検証される。

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