Fugu-MT 論文翻訳(概要): SA-GDA: Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation

論文の概要: SA-GDA: Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09189v1
Date: Sat, 17 Aug 2024 13:01:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 21:50:21.959733
Title: SA-GDA: Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation
Title（参考訳）: SA-GDA: グラフ領域適応のためのスペクトル拡張
Authors: Jinhui Pang, Zixuan Wang, Jiliang Tang, Mingyan Xiao, Nan Yin,
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ関連のタスクに対して印象的な成果を上げている。本稿では、グラフノード分類のためのグラフドメイン適応のためのtextitSpectral Augmentation(method)を提案する。特徴集約のための局所的および大域的一貫性を協調的に活用するデュアルグラフ畳み込みネットワークを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.71041292000361
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved impressive impressions for graph-related tasks. However, most GNNs are primarily studied under the cases of signal domain with supervised training, which requires abundant task-specific labels and is difficult to transfer to other domains. There are few works focused on domain adaptation for graph node classification. They mainly focused on aligning the feature space of the source and target domains, without considering the feature alignment between different categories, which may lead to confusion of classification in the target domain. However, due to the scarcity of labels of the target domain, we cannot directly perform effective alignment of categories from different domains, which makes the problem more challenging. In this paper, we present the \textit{Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation (\method{})} for graph node classification. First, we observe that nodes with the same category in different domains exhibit similar characteristics in the spectral domain, while different classes are quite different. Following the observation, we align the category feature space of different domains in the spectral domain instead of aligning the whole features space, and we theoretical proof the stability of proposed \method{}. Then, we develop a dual graph convolutional network to jointly exploits local and global consistency for feature aggregation. Last, we utilize a domain classifier with an adversarial learning submodule to facilitate knowledge transfer between different domain graphs. Experimental results on a variety of publicly available datasets reveal the effectiveness of our \method{}.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ関連のタスクに対して印象的な成果を上げている。しかし、ほとんどのGNNは、多くのタスク固有のラベルが必要で、他のドメインへの転送が困難である、教師付きトレーニングを備えた信号ドメインのケースで主に研究されている。グラフノード分類のためのドメイン適応に焦点を当てた研究はほとんどない。彼らは主に、異なるカテゴリ間の特徴の整合性を考慮せずに、ソースとターゲットドメインの特徴空間の整合性に焦点を合わせ、ターゲットドメインの分類を混乱させる可能性がある。しかし、対象ドメインのラベルが不足しているため、異なるドメインのカテゴリを効果的にアライメントすることは困難である。本稿では,グラフノード分類のためのグラフ領域適応のための「textit{Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation (\method{})}を提案する。まず、異なる領域で同じカテゴリを持つノードがスペクトル領域で類似した特性を示すのに対し、異なるクラスは異なることを観察する。観察の後、全特徴空間を整列する代わりにスペクトル領域内の異なる領域の圏特徴空間を整列し、提案された「メトッド」の安定性を理論的に証明する。そこで我々は,特徴集約のための局所的および大域的一貫性を共同で活用するデュアルグラフ畳み込みネットワークを開発した。最後に、逆学習サブモジュールを持つドメイン分類器を用いて、異なるドメイングラフ間の知識伝達を容易にする。様々な公開データセットの実験結果から,我々の<method{}>の有効性が明らかとなった。

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