論文の概要: GraphAlign: Pretraining One Graph Neural Network on Multiple Graphs via Feature Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02953v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 05:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:59:32.869666
• Title: GraphAlign: Pretraining One Graph Neural Network on Multiple Graphs via Feature Alignment
• Title（参考訳）: GraphAlign: 機能アライメントによる複数グラフ上の1つのグラフニューラルネットワークの事前トレーニング
• Authors: Zhenyu Hou, Haozhan Li, Yukuo Cen, Jie Tang, Yuxiao Dong,
• Abstract要約: グラフ自己教師型学習(SSL)は、グラフ構造化データによるマイニングと学習をかなり約束する。 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を,豊富なノード特徴を持つグラフのコレクションにプリトレーニングすることを目的としている。 本稿では,既存のグラフSSLフレームワークにシームレスに統合可能な汎用GraphAlign法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.56443056293688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph self-supervised learning (SSL) holds considerable promise for mining and learning with graph-structured data. Yet, a significant challenge in graph SSL lies in the feature discrepancy among graphs across different domains. In this work, we aim to pretrain one graph neural network (GNN) on a varied collection of graphs endowed with rich node features and subsequently apply the pretrained GNN to unseen graphs. We present a general GraphAlign method that can be seamlessly integrated into the existing graph SSL framework. To align feature distributions across disparate graphs, GraphAlign designs alignment strategies of feature encoding, normalization, alongside a mixture-of-feature-expert module. Extensive experiments show that GraphAlign empowers existing graph SSL frameworks to pretrain a unified and powerful GNN across multiple graphs, showcasing performance superiority on both in-domain and out-of-domain graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフ自己教師型学習(SSL)は、グラフ構造化データによるマイニングと学習をかなり約束する。 しかし、グラフSSLにおける重要な課題は、異なるドメインにまたがるグラフ間の機能差にある。 本研究では,豊富なノード特徴を持つグラフのコレクションに1つのグラフニューラルネットワーク(GNN)を事前学習し,事前学習したGNNを未知のグラフに適用することを目的とする。 本稿では,既存のグラフSSLフレームワークにシームレスに統合可能な汎用GraphAlign法を提案する。 異なるグラフにまたがる特徴分布を調整するために、GraphAlignは、機能エンコーディング、正規化のアライメント戦略を、機能レベルの混合モジュールとともに設計する。 大規模な実験によると、GraphAlignは既存のグラフSSLフレームワークを使用して、複数のグラフにまたがる統一的で強力なGNNを事前トレーニングし、ドメイン内グラフとドメイン外グラフの両方でパフォーマンス上の優位性を示す。

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