論文の概要: Data Augmentation in Graph Neural Networks: The Role of Generated Synthetic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14765v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 06:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 21:04:01.077806
• Title: Data Augmentation in Graph Neural Networks: The Role of Generated Synthetic Graphs
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるデータ拡張:生成した合成グラフの役割
• Authors: Sumeyye Bas, Kiymet Kaya, Resul Tugay, Sule Gunduz Oguducu,
• Abstract要約: 本研究では,データ拡張のための生成グラフについて検討する。 生成したグラフを実グラフと組み合わせることのパフォーマンスを比較し、生成したグラフの量が異なることがグラフ分類タスクに与える影響を調べる。 その結果,グラフデータの拡張,一貫性のあるラベルの確保,分類性能の向上など,新たなアプローチが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24999074238880487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graphs are crucial for representing interrelated data and aiding predictive modeling by capturing complex relationships. Achieving high-quality graph representation is important for identifying linked patterns, leading to improvements in Graph Neural Networks (GNNs) to better capture data structures. However, challenges such as data scarcity, high collection costs, and ethical concerns limit progress. As a result, generative models and data augmentation have become more and more popular. This study explores using generated graphs for data augmentation, comparing the performance of combining generated graphs with real graphs, and examining the effect of different quantities of generated graphs on graph classification tasks. The experiments show that balancing scalability and quality requires different generators based on graph size. Our results introduce a new approach to graph data augmentation, ensuring consistent labels and enhancing classification performance.
• Abstract（参考訳）: グラフは、関係するデータを表現し、複雑な関係をキャプチャして予測モデリングを支援するために不可欠である。 リンクパターンを識別するためには、高品質なグラフ表現を実現することが重要であり、データ構造をよりよくキャプチャするためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の改善につながっている。 しかし、データの不足、高い収集コスト、倫理的懸念といった課題は進歩を制限する。 その結果、生成モデルとデータ拡張がますます人気になっている。 本研究では,生成グラフをデータ拡張に利用し,生成グラフと実グラフとの組合せ性能を比較し,生成グラフの量の違いがグラフ分類タスクに与える影響について検討する。 実験によると、スケーラビリティと品質のバランスをとるには、グラフのサイズに基づいて異なるジェネレータが必要である。 その結果,グラフデータの拡張,一貫性のあるラベルの確保,分類性能の向上など,新たなアプローチが導入された。

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