論文の概要: Generative Modelling of Structurally Constrained Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17341v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 07:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:11:49.094502
• Title: Generative Modelling of Structurally Constrained Graphs
• Title（参考訳）: 構造制約グラフの生成モデリング
• Authors: Manuel Madeira, Clement Vignac, Dorina Thanou, Pascal Frossard,
• Abstract要約: ConStructは,平面性や非巡回性といった特定の特性をハードコントラストグラフ拡散モデルに組み込むことのできる,新しいフレームワークである。 我々のアプローチは、サンプルグラフがグラフの領域内にあることを保証し、前と逆の両方の過程において、軌道全体を通して指定された性質を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.28728853270471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph diffusion models have emerged as state-of-the-art techniques in graph generation, yet integrating domain knowledge into these models remains challenging. Domain knowledge is particularly important in real-world scenarios, where invalid generated graphs hinder deployment in practical applications. Unconstrained and conditioned graph generative models fail to guarantee such domain-specific structural properties. We present ConStruct, a novel framework that allows for hard-constraining graph diffusion models to incorporate specific properties, such as planarity or acyclicity. Our approach ensures that the sampled graphs remain within the domain of graphs that verify the specified property throughout the entire trajectory in both the forward and reverse processes. This is achieved by introducing a specific edge-absorbing noise model and a new projector operator. ConStruct demonstrates versatility across several structural and edge-deletion invariant constraints and achieves state-of-the-art performance for both synthetic benchmarks and attributed real-world datasets. For example, by leveraging planarity in digital pathology graph datasets, the proposed method outperforms existing baselines and enhances generated data validity by up to 71.1 percentage points.
• Abstract（参考訳）: グラフ拡散モデルはグラフ生成における最先端技術として登場したが、これらのモデルにドメイン知識を統合することは依然として困難である。 ドメイン知識は、現実のシナリオにおいて特に重要である。 制約のない、条件付きグラフ生成モデルは、そのようなドメイン固有の構造特性を保証できない。 ConStructは,平面性や非巡回性といった特定の特性をハードコントラストグラフ拡散モデルに組み込むことのできる,新しいフレームワークである。 我々のアプローチは、サンプルグラフがグラフの領域内にあることを保証し、前と逆の両方の過程において、軌道全体を通して指定された性質を検証する。 これは、特定のエッジ吸収ノイズモデルと新しいプロジェクタ演算子を導入することで実現される。 ConStructは、いくつかの構造的およびエッジ削除不変の制約にまたがる汎用性を示し、合成ベンチマークと属性付き実世界のデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。 例えば、デジタル病理グラフデータセットの平面性を利用して、提案手法は既存のベースラインを上回り、生成したデータの有効性を最大71.1ポイント向上させる。

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