論文の概要: Dual-perspective Cross Contrastive Learning in Graph Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00403v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 11:11:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 07:15:00.920604
- Title: Dual-perspective Cross Contrastive Learning in Graph Transformers
- Title（参考訳）: グラフ変換器におけるデュアルパースペクティブなクロスコントラスト学習
- Authors: Zelin Yao, Chuang Liu, Xueqi Ma, Mukun Chen, Jia Wu, Xiantao Cai, Bo Du, Wenbin Hu,
- Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフ表現を傾けるための一般的な手法である。
本稿では,DC-GCL(Double-perspective Cross Graph contrastive Learning)というフレームワークを提案する。
DC-GCLには、正のサンプルの多様性と信頼性を高めるために設計された3つの修正が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.18813968554711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph contrastive learning (GCL) is a popular method for leaning graph representations by maximizing the consistency of features across augmented views. Traditional GCL methods utilize single-perspective i.e. data or model-perspective) augmentation to generate positive samples, restraining the diversity of positive samples. In addition, these positive samples may be unreliable due to uncontrollable augmentation strategies that potentially alter the semantic information. To address these challenges, this paper proposed a innovative framework termed dual-perspective cross graph contrastive learning (DC-GCL), which incorporates three modifications designed to enhance positive sample diversity and reliability: 1) We propose dual-perspective augmentation strategy that provide the model with more diverse training data, enabling the model effective learning of feature consistency across different views. 2) From the data perspective, we slightly perturb the original graphs using controllable data augmentation, effectively preserving their semantic information. 3) From the model perspective, we enhance the encoder by utilizing more powerful graph transformers instead of graph neural networks. Based on the model's architecture, we propose three pruning-based strategies to slightly perturb the encoder, providing more reliable positive samples. These modifications collectively form the DC-GCL's foundation and provide more diverse and reliable training inputs, offering significant improvements over traditional GCL methods. Extensive experiments on various benchmarks demonstrate that DC-GCL consistently outperforms different baselines on various datasets and tasks.
- Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、拡張ビューにおける特徴の一貫性を最大化することで、グラフ表現を傾ける一般的な方法である。
従来のGCL法では、データ、すなわちモデルパースペクティブ(モデルパースペクティブ)の増大を利用して正のサンプルを生成し、正のサンプルの多様性を抑える。
さらに、これらの正のサンプルは、意味情報を変更する可能性のある制御不能な拡張戦略のために信頼できないかもしれない。
これらの課題に対処するため,本研究では,正のサンプルの多様性と信頼性を高めるために設計された3つの修正を組み込んだ,二重パースペクティブ・クロスグラフコントラクティブ・ラーニング(DC-GCL)という,革新的なフレームワークを提案する。
1) より多様なトレーニングデータをモデルに提供し, 異なる視点における機能一貫性を効果的に学習することのできる, 二重パースペクティブ拡張戦略を提案する。
2)データの観点からは、制御可能なデータ拡張を用いて元のグラフをわずかに摂動させ、意味情報を効果的に保存する。
3)モデルの観点からは,グラフニューラルネットワークの代わりに,より強力なグラフトランスフォーマーを利用することでエンコーダを強化する。
モデルのアーキテクチャに基づいて,エンコーダをわずかに摂動させる3つのプルーニングベースの戦略を提案し,より信頼性の高い正のサンプルを提供する。
これらの変更はDC-GCLの基礎を形成し、より多様性があり信頼性の高いトレーニングインプットを提供し、従来のGCLメソッドよりも大幅に改善された。
様々なベンチマーク実験により、DC-GCLは様々なデータセットやタスクのベースラインを一貫して上回っていることが示された。
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