論文の概要: GC-Bench: A Benchmark Framework for Graph Condensation with New Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16715v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 15:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:15:21.825948
• Title: GC-Bench: A Benchmark Framework for Graph Condensation with New Insights
• Title（参考訳）: GC-Bench: 新しいインサイトを備えたグラフ凝縮のためのベンチマークフレームワーク
• Authors: Shengbo Gong, Juntong Ni, Noveen Sachdeva, Carl Yang, Wei Jin,
• Abstract要約: グラフ凝縮(GC)は、元のグラフの本質的な情報を保持する、はるかに小さなグラフを学習するために設計された新興技術である。 本稿では,複数の次元にわたる最近のGC手法を評価する包括的フレームワークであるGC-Benchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.796414860754837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph condensation (GC) is an emerging technique designed to learn a significantly smaller graph that retains the essential information of the original graph. This condensed graph has shown promise in accelerating graph neural networks while preserving performance comparable to those achieved with the original, larger graphs. Additionally, this technique facilitates downstream applications such as neural architecture search and enhances our understanding of redundancy in large graphs. Despite the rapid development of GC methods, a systematic evaluation framework remains absent, which is necessary to clarify the critical designs for particular evaluative aspects. Furthermore, several meaningful questions have not been investigated, such as whether GC inherently preserves certain graph properties and offers robustness even without targeted design efforts. In this paper, we introduce GC-Bench, a comprehensive framework to evaluate recent GC methods across multiple dimensions and to generate new insights. Our experimental findings provide a deeper insights into the GC process and the characteristics of condensed graphs, guiding future efforts in enhancing performance and exploring new applications. Our code is available at \url{https://github.com/Emory-Melody/GraphSlim/tree/main/benchmark}.
• Abstract（参考訳）: グラフ凝縮(GC)は、元のグラフの本質的な情報を保持する、はるかに小さなグラフを学習するために設計された新興技術である。 この凝縮グラフは、元の大きなグラフで達成されたものと同等のパフォーマンスを維持しながら、グラフニューラルネットワークを加速する可能性を示している。 さらに、この手法は、ニューラルネットワーク探索のような下流のアプリケーションを容易にし、大きなグラフにおける冗長性の理解を強化する。 GC手法の急速な開発にもかかわらず、体系的な評価フレームワークはいまだに存在せず、特定の評価面に対する重要な設計を明確にする必要がある。 さらに、GCが特定のグラフ特性を本質的に保存し、ターゲット設計の努力なしに堅牢性を提供するかどうかなど、いくつかの有意義な疑問が研究されていない。 本稿では,最近のGC手法を複数の次元にわたって評価し,新たな洞察を生み出すための総合的なフレームワークであるGC-Benchを紹介する。 実験により,GCプロセスと凝縮グラフの特性についてより深い知見が得られ,性能向上と新しいアプリケーション探索に向けた今後の取り組みを導いた。 私たちのコードは \url{https://github.com/Emory-Melody/GraphSlim/tree/main/benchmark} で利用可能です。

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