論文の概要: Core Knowledge Learning Framework for Graph Adaptation and Scalability Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01886v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 02:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 17:03:34.752766
• Title: Core Knowledge Learning Framework for Graph Adaptation and Scalability Learning
• Title（参考訳）: グラフ適応とスケーラビリティ学習のためのコア知識学習フレームワーク
• Authors: Bowen Zhang, Zhichao Huang, Genan Dai, Guangning Xu, Xiaomao Fan, Hu Huang,
• Abstract要約: グラフ分類は、多様な予測タスクへの適応、複数のターゲットドメインでのトレーニング、小さなサンプル予測シナリオの処理など、いくつかのハードルに直面している。 本手法は,様々なタスクからの洞察を取り入れることで,グラフ分類における適応性,拡張性,一般化性を向上させることを目的とする。 実験の結果, 最先端手法と比較して, 提案手法による性能向上が顕著であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.239264041183283
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Graph classification is a pivotal challenge in machine learning, especially within the realm of graph-based data, given its importance in numerous real-world applications such as social network analysis, recommendation systems, and bioinformatics. Despite its significance, graph classification faces several hurdles, including adapting to diverse prediction tasks, training across multiple target domains, and handling small-sample prediction scenarios. Current methods often tackle these challenges individually, leading to fragmented solutions that lack a holistic approach to the overarching problem. In this paper, we propose an algorithm aimed at addressing the aforementioned challenges. By incorporating insights from various types of tasks, our method aims to enhance adaptability, scalability, and generalizability in graph classification. Motivated by the recognition that the underlying subgraph plays a crucial role in GNN prediction, while the remainder is task-irrelevant, we introduce the Core Knowledge Learning (\method{}) framework for graph adaptation and scalability learning. \method{} comprises several key modules, including the core subgraph knowledge submodule, graph domain adaptation module, and few-shot learning module for downstream tasks. Each module is tailored to tackle specific challenges in graph classification, such as domain shift, label inconsistencies, and data scarcity. By learning the core subgraph of the entire graph, we focus on the most pertinent features for task relevance. Consequently, our method offers benefits such as improved model performance, increased domain adaptability, and enhanced robustness to domain variations. Experimental results demonstrate significant performance enhancements achieved by our method compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: グラフ分類は、特にグラフベースのデータ領域における機械学習における重要な課題であり、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションシステム、バイオインフォマティクスといった多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要である。 その重要性にもかかわらず、グラフ分類は、多様な予測タスクへの適応、複数のターゲットドメイン間のトレーニング、小さなサンプル予測シナリオの処理など、いくつかのハードルに直面している。 現在の手法は、しばしば個別にこれらの課題に取り組み、全体的問題に対する全体論的アプローチを欠いた断片化されたソリューションに繋がる。 本稿では,上記の課題に対処するアルゴリズムを提案する。 本手法は,様々なタスクからの洞察を取り入れることで,グラフ分類における適応性,拡張性,一般化性を向上させることを目的とする。 基礎となる部分グラフがGNN予測において重要な役割を担っていると認識され、残りはタスク非関連である一方で、グラフ適応と拡張性学習のためのコア知識学習(\method{})フレームワークを導入している。 \method{}は、コアサブグラフ知識サブモジュール、グラフドメイン適応モジュール、下流タスクのための数ショット学習モジュールなど、いくつかの重要なモジュールから構成されている。 各モジュールは、ドメインシフト、ラベルの不整合、データの不足など、グラフ分類における特定の課題に取り組むように調整されている。 グラフ全体の中核部分グラフを学習することにより、タスク関連性に関する最も適切な機能に焦点を当てる。 その結果、モデル性能の向上、ドメイン適応性の向上、ドメインの変動に対する堅牢性の向上といった利点が得られた。 実験の結果, 最先端手法と比較して, 提案手法による性能向上が顕著であった。

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