論文の概要: Knowledge Probing for Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03877v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 16:27:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:44:51.423681
• Title: Knowledge Probing for Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習のための知識探索
• Authors: Mingyu Zhao, Xingyu Huang, Ziyu Lyu, Yanlin Wang, Lixin Cui, Lu Bai,
• Abstract要約: グラフ表現学習において,グラフ学習手法のファミリーが異なるレベルの知識を符号化したかどうかを調査・解釈するための新しいグラフ探索フレームワーク(GraphProbe)を提案する。 グラフの固有の性質に基づいて,異なる視点からグラフ表現学習過程を体系的に研究する3つのプローブを設計する。 本研究では、ランダムウォークに基づく9つの代表的なグラフ学習手法、基本グラフニューラルネットワーク、自己教師付きグラフ手法を用いて、詳細な評価ベンチマークを構築し、ノード分類、リンク予測、グラフ分類のための6つのベンチマークデータセットでそれらを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.960185655357495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph learning methods have been extensively applied in diverse application areas. However, what kind of inherent graph properties e.g. graph proximity, graph structural information has been encoded into graph representation learning for downstream tasks is still under-explored. In this paper, we propose a novel graph probing framework (GraphProbe) to investigate and interpret whether the family of graph learning methods has encoded different levels of knowledge in graph representation learning. Based on the intrinsic properties of graphs, we design three probes to systematically investigate the graph representation learning process from different perspectives, respectively the node-wise level, the path-wise level, and the structural level. We construct a thorough evaluation benchmark with nine representative graph learning methods from random walk based approaches, basic graph neural networks and self-supervised graph methods, and probe them on six benchmark datasets for node classification, link prediction and graph classification. The experimental evaluation verify that GraphProbe can estimate the capability of graph representation learning. Remaking results have been concluded: GCN and WeightedGCN methods are relatively versatile methods achieving better results with respect to different tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習法は様々な応用分野に広く応用されている。 しかし、グラフ構造情報はグラフ表現学習に符号化され、下流のタスクはいまだに探索されていない。 本稿では,グラフ表現学習において,グラフ学習手法のファミリーが異なるレベルの知識を符号化したかどうかを調査・解釈するための新しいグラフ探索フレームワーク(GraphProbe)を提案する。 グラフの本質的な性質に基づいて,グラフ表現学習過程を異なる視点から,それぞれノードレベル,パスレベル,構造レベルから体系的に研究する3つのプローブを設計する。 本研究では、ランダムウォークに基づく9つの代表的なグラフ学習手法、基本グラフニューラルネットワーク、自己教師付きグラフ手法を用いて、詳細な評価ベンチマークを構築し、ノード分類、リンク予測、グラフ分類のための6つのベンチマークデータセットでそれらを探索する。 実験により,GraphProbeがグラフ表現学習の能力を推定できることが確認された。 GCNとWeightedGCNメソッドは、異なるタスクに関してより良い結果を得るための比較的汎用的な方法である。

関連論文リスト

• Bures-Wasserstein Means of Graphs [60.42414991820453]
  本研究では,スムーズなグラフ信号分布の空間への埋め込みを通じて,グラフ平均を定義する新しいフレームワークを提案する。 この埋め込み空間において平均を求めることにより、構造情報を保存する平均グラフを復元することができる。 我々は,新しいグラフの意味の存在と特異性を確立し,それを計算するための反復アルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T11:04:53Z)
• Spectral Augmentations for Graph Contrastive Learning [50.149996923976836]
  コントラスト学習は、監督の有無にかかわらず、表現を学習するための第一の方法として現れてきた。 近年の研究では、グラフ表現学習における事前学習の有用性が示されている。 本稿では,グラフの対照的な目的に対する拡張を構築する際に,候補のバンクを提供するためのグラフ変換操作を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:26:29Z)
• State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
  グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。 グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。 ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:15:49Z)
• CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph Similarity Learning [65.1042892570989]
  自己教師付きグラフ類似性学習のためのコントラストグラフマッチングネットワーク(CGMN)を提案する。 我々は,効率的なノード表現学習のために,クロスビューインタラクションとクロスグラフインタラクションという2つの戦略を用いる。 我々はノード表現をグラフ類似性計算のためのプール演算によりグラフレベル表現に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:20:26Z)
• A Survey on Graph Representation Learning Methods [7.081604594416337]
  グラフ表現学習の目的は、大きなグラフの構造と特徴を正確に捉えるグラフ表現ベクトルを生成することである。 グラフ表現学習の最も一般的な2つのカテゴリはグラフニューラルネット(GNN)とグラフニューラルネット(GNN)ベースの手法を使わずにグラフ埋め込み手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T21:18:48Z)
• Edge but not Least: Cross-View Graph Pooling [76.71497833616024]
  本稿では,重要なグラフ構造情報を活用するために,クロスビューグラフプーリング(Co-Pooling)手法を提案する。 クロスビュー相互作用、エッジビュープーリング、ノードビュープーリングにより、相互にシームレスに強化され、より情報的なグラフレベルの表現が学習される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T08:01:23Z)
• Multi-Level Graph Contrastive Learning [38.022118893733804]
  本稿では,グラフの空間ビューを対比することで,グラフデータの堅牢な表現を学習するためのマルチレベルグラフコントラスト学習(MLGCL)フレームワークを提案する。 元のグラフは1次近似構造であり、不確実性や誤りを含むが、符号化機能によって生成された$k$NNグラフは高次近接性を保持する。 MLGCLは、7つのデータセット上の既存の最先端グラフ表現学習法と比較して有望な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:24:43Z)
• Graph Representation Learning by Ensemble Aggregating Subgraphs via Mutual Information Maximization [5.419711903307341]
  グラフニューラルネットワークが学習するグラフレベルの表現を高めるための自己監視型学習法を提案する。 グラフ構造を網羅的に理解するために,サブグラフ法のようなアンサンブル学習を提案する。 また, 効率的かつ効果的な対位学習を実現するために, ヘッドテールコントラストサンプル構築法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T12:06:12Z)
• Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation Learning [80.62181998314547]
  本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。 その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z)
• Unsupervised Hierarchical Graph Representation Learning by Mutual Information Maximization [8.14036521415919]
  教師なしグラフ表現学習法,Unsupervised Hierarchical Graph Representation (UHGR)を提案する。 本手法は,「ローカル」表現と「グローバル」表現の相互情報の最大化に焦点をあてる。 その結果,提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて,最先端の教師付き手法に匹敵する結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T18:21:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。