論文の概要: Structure-aware Semantic Node Identifiers for Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16435v1
• Date: Sun, 26 May 2024 05:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:18:20.881753
• Title: Structure-aware Semantic Node Identifiers for Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフ学習のための構造認識型意味ノード識別器
• Authors: Yuankai Luo, Qijiong Liu, Lei Shi, Xiao-Ming Wu,
• Abstract要約: 本稿では,構造認識型セマンティックノード識別子(ID)を離散符号の短いシーケンスで生成する新しいグラフトークン化フレームワークを提案する。 我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)の複数層から連続ノード埋め込みをコンパクトかつ有意義なコードに圧縮するために,ベクトル量子化を用いる。 その結果、ノードIDはグラフデータの高レベルな抽象化を捕捉し、GNNの効率性と解釈可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.216962546682566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel graph tokenization framework that generates structure-aware, semantic node identifiers (IDs) in the form of a short sequence of discrete codes, serving as symbolic representations of nodes. We employs vector quantization to compress continuous node embeddings from multiple layers of a graph neural network (GNN), into compact, meaningful codes, under both self-supervised and supervised learning paradigms. The resulting node IDs capture a high-level abstraction of graph data, enhancing the efficiency and interpretability of GNNs. Through extensive experiments on 34 datasets, including node classification, graph classification, link prediction, and attributed graph clustering tasks, we demonstrate that our generated node IDs not only improve computational efficiency but also achieve competitive performance compared to current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ノードの記号表現として機能する,構造認識型セマンティックノード識別子(ID)を離散符号の短いシーケンス形式で生成する新しいグラフトークン化フレームワークを提案する。 ベクトル量子化を用いて,グラフニューラルネットワーク(GNN)の複数層からの連続ノード埋め込みを,自己教師付き学習パラダイムと教師付き学習パラダイムの両方の下で,コンパクトかつ有意義なコードに圧縮する。 その結果、ノードIDはグラフデータの高レベルな抽象化を捕捉し、GNNの効率性と解釈可能性を高める。 ノード分類、グラフ分類、リンク予測、属性付きグラフクラスタリングタスクを含む34のデータセットに関する広範な実験を通じて、生成したノードIDは計算効率を向上するだけでなく、現在の最先端手法と比較して競争性能も向上することを示した。

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