論文の概要: A Structural Feature-Based Approach for Comprehensive Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05474v1
• Date: Sat, 10 Aug 2024 07:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 18:51:22.701078
• Title: A Structural Feature-Based Approach for Comprehensive Graph Classification
• Title（参考訳）: 包括的グラフ分類のための構造的特徴に基づくアプローチ
• Authors: Saiful Islam, Md. Nahid Hasan, Pitambar Khanra,
• Abstract要約: 本稿では,基本グラフ構造特性に基づいて特徴ベクトルを構成する手法を提案する。 これらの特徴は、単純さにもかかわらず、同じクラス内のグラフの本質的な特性を捉えるのに十分強力であることを示す。 このアプローチの重要な利点は、その単純さです。これにより、幅広いアプリケーションにアクセスし、適応できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5020330976600735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing prevalence of graph-structured data across various domains has intensified greater interest in graph classification tasks. While numerous sophisticated graph learning methods have emerged, their complexity often hinders practical implementation. In this article, we address this challenge by proposing a method that constructs feature vectors based on fundamental graph structural properties. We demonstrate that these features, despite their simplicity, are powerful enough to capture the intrinsic characteristics of graphs within the same class. We explore the efficacy of our approach using three distinct machine learning methods, highlighting how our feature-based classification leverages the inherent structural similarities of graphs within the same class to achieve accurate classification. A key advantage of our approach is its simplicity, which makes it accessible and adaptable to a broad range of applications, including social network analysis, bioinformatics, and cybersecurity. Furthermore, we conduct extensive experiments to validate the performance of our method, showing that it not only reveals a competitive performance but in some cases surpasses the accuracy of more complex, state-of-the-art techniques. Our findings suggest that a focus on fundamental graph features can provide a robust and efficient alternative for graph classification, offering significant potential for both research and practical applications.
• Abstract（参考訳）: 様々な領域にまたがるグラフ構造化データの出現は、グラフ分類タスクへの関心を高めている。 多くの高度なグラフ学習法が出現しているが、その複雑さはしばしば実践的な実装を妨げる。 本稿では,基本グラフ構造特性に基づいて特徴ベクトルを構成する手法を提案することにより,この問題に対処する。 これらの特徴は、単純さにもかかわらず、同じクラス内のグラフの本質的な特性を捉えるのに十分強力であることを示す。 我々は,3つの異なる機械学習手法によるアプローチの有効性について検討し,特徴に基づく分類が同一クラス内のグラフの構造的類似性をどのように活用し,正確な分類を実現するかを明らかにする。 このアプローチの重要な利点は、そのシンプルさであり、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、サイバーセキュリティなど、幅広いアプリケーションにアクセスし、適応できるようにする。 さらに,本手法の有効性を検証するための広範な実験を行い,競争性能だけでなく,より複雑で最先端の手法の精度を超越するケースもあることを示した。 この結果から,基礎的なグラフ機能に焦点をあてることで,グラフ分類の堅牢かつ効率的な代替手段が得られ,研究と実践の両方に有意義な可能性をもたらすことが示唆された。

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