論文の概要: GSpect: Spectral Filtering for Cross-Scale Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00338v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 03:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:37:00.739055
• Title: GSpect: Spectral Filtering for Cross-Scale Graph Classification
• Title（参考訳）: GSpect: 大規模グラフ分類のためのスペクトルフィルタリング
• Authors: Xiaoyu Zhang, Wenchuan Yang, Jiawei Feng, Bitao Dai, Tianci Bu, Xin Lu,
• Abstract要約: クロススケールグラフ分類タスクのための高度なスペクトルグラフフィルタリングモデルであるGSpectを提案する。 オープンデータセットでは、GSpectは分類精度を平均1.62%改善し、ProteINSでは最大3.33%向上した。 GSpectは、クロススケールグラフ分類研究のギャップを埋め、脳疾患の診断のような応用研究を支援する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.800723513820046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying structures in common forms the basis for networked systems design and optimization. However, real structures represented by graphs are often of varying sizes, leading to the low accuracy of traditional graph classification methods. These graphs are called cross-scale graphs. To overcome this limitation, in this study, we propose GSpect, an advanced spectral graph filtering model for cross-scale graph classification tasks. Compared with other methods, we use graph wavelet neural networks for the convolution layer of the model, which aggregates multi-scale messages to generate graph representations. We design a spectral-pooling layer which aggregates nodes to one node to reduce the cross-scale graphs to the same size. We collect and construct the cross-scale benchmark data set, MSG (Multi Scale Graphs). Experiments reveal that, on open data sets, GSpect improves the performance of classification accuracy by 1.62% on average, and for a maximum of 3.33% on PROTEINS. On MSG, GSpect improves the performance of classification accuracy by 15.55% on average. GSpect fills the gap in cross-scale graph classification studies and has potential to provide assistance in application research like diagnosis of brain disease by predicting the brain network's label and developing new drugs with molecular structures learned from their counterparts in other systems.
• Abstract（参考訳）: 共通構造を同定することは、ネットワーク化されたシステムの設計と最適化の基礎となる。 しかし、グラフで表される実際の構造は、しばしば異なる大きさであり、従来のグラフ分類法の精度は低い。 これらのグラフはクロススケールグラフと呼ばれる。 本稿では,この制限を克服するために,クロススケールグラフ分類タスクのための高度なスペクトルグラフフィルタリングモデルであるGSpectを提案する。 他の手法と比較して、モデルの畳み込み層にグラフウェーブレットニューラルネットワークを使用し、マルチスケールメッセージを集約してグラフ表現を生成する。 我々は,ノードをひとつのノードに集約して,クロススケールグラフを同じサイズに縮小するスペクトルプーリング層を設計する。 クロススケールベンチマークデータセットMSG(Multi Scale Graphs)を収集・構築する。 実験によると、オープンデータセットでは、GSpectは平均で1.62%、最大で3.33%の分類精度を向上させる。 MSGでは、GSpectは分類精度を平均15.55%向上させる。 GSpectは、クロススケールグラフ分類研究のギャップを埋め、脳ネットワークのラベルを予測し、他のシステムで学習した分子構造を持つ新しい薬物を開発することで、脳疾患の診断のような応用研究を支援する可能性がある。

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