論文の概要: Task-Oriented Communication for Graph Data: A Graph Information Bottleneck Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02728v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 14:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 17:55:43.330802
• Title: Task-Oriented Communication for Graph Data: A Graph Information Bottleneck Approach
• Title（参考訳）: グラフデータのためのタスク指向通信:グラフ情報ボトルネックアプローチ
• Authors: Shujing Li, Yanhu Wang, Shuaishuai Guo, Chenyuan Feng,
• Abstract要約: 本稿では,コミュニケーションのオーバーヘッドを低減しつつ,鍵情報を保持するタスク中心のより小さなサブグラフを抽出する手法を提案する。 提案手法では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とグラフ情報ボトルネック(GIB)の原理を用いて,伝達に適したコンパクトで情報的,堅牢なグラフ表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.451324619122405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph data, essential in fields like knowledge representation and social networks, often involves large networks with many nodes and edges. Transmitting these graphs can be highly inefficient due to their size and redundancy for specific tasks. This paper introduces a method to extract a smaller, task-focused subgraph that maintains key information while reducing communication overhead. Our approach utilizes graph neural networks (GNNs) and the graph information bottleneck (GIB) principle to create a compact, informative, and robust graph representation suitable for transmission. The challenge lies in the irregular structure of graph data, making GIB optimization complex. We address this by deriving a tractable variational upper bound for the objective function. Additionally, we propose the VQ-GIB mechanism, integrating vector quantization (VQ) to convert subgraph representations into a discrete codebook sequence, compatible with existing digital communication systems. Our experiments show that this GIB-based method significantly lowers communication costs while preserving essential task-related information. The approach demonstrates robust performance across various communication channels, suitable for both continuous and discrete systems.
• Abstract（参考訳）: 知識表現やソーシャルネットワークのような分野に不可欠なグラフデータは、多くのノードとエッジを持つ大きなネットワークを伴っていることが多い。 これらのグラフの送信は、そのサイズと特定のタスクの冗長性のために、非常に非効率である。 本稿では,コミュニケーションのオーバーヘッドを低減しつつ,鍵情報を保持するタスク中心のより小さなサブグラフを抽出する手法を提案する。 提案手法では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とグラフ情報ボトルネック(GIB)の原理を用いて,伝達に適したコンパクトで情報的,堅牢なグラフ表現を生成する。 問題となるのはグラフデータの不規則な構造であり、GIB最適化は複雑である。 対象関数に対するトラクタブルな変分上限を導出することでこの問題に対処する。 さらに、ベクトル量子化(VQ)を統合して、サブグラフ表現を既存のデジタル通信システムと互換性のある離散コードブックシーケンスに変換するVQ-GIB機構を提案する。 実験の結果,本手法は重要なタスク関連情報を保存しながら通信コストを大幅に削減することがわかった。 このアプローチは、連続したシステムと離散的なシステムの両方に適した、様々な通信チャネルにまたがる堅牢な性能を示す。

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