論文の概要: DELTA: Dual Consistency Delving with Topological Uncertainty for Active Graph Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08946v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 16:06:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 15:50:08.033621
- Title: DELTA: Dual Consistency Delving with Topological Uncertainty for Active Graph Domain Adaptation
- Title（参考訳）: DELTA: アクティブグラフ領域適応のためのトポロジ的不確かさを両立させる
- Authors: Pengyun Wang, Yadi Cao, Chris Russell, Siyu Heng, Junyu Luo, Yanxin Shen, Xiao Luo,
- Abstract要約: そこで本研究では,対象グラフ上の情報ノードを定量化して追加アノテーションを付加する,アクティブグラフ領域適応の問題について検討する。
この問題は、複雑なトポロジカルな関係とグラフ間の分布差のため、非常に難しい。
グラフ領域適応のためのDELTA(Dual Consistency Delving with Topological Uncertainty)という新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.61592658071535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph domain adaptation has recently enabled knowledge transfer across different graphs. However, without the semantic information on target graphs, the performance on target graphs is still far from satisfactory. To address the issue, we study the problem of active graph domain adaptation, which selects a small quantitative of informative nodes on the target graph for extra annotation. This problem is highly challenging due to the complicated topological relationships and the distribution discrepancy across graphs. In this paper, we propose a novel approach named Dual Consistency Delving with Topological Uncertainty (DELTA) for active graph domain adaptation. Our DELTA consists of an edge-oriented graph subnetwork and a path-oriented graph subnetwork, which can explore topological semantics from complementary perspectives. In particular, our edge-oriented graph subnetwork utilizes the message passing mechanism to learn neighborhood information, while our path-oriented graph subnetwork explores high-order relationships from substructures. To jointly learn from two subnetworks, we roughly select informative candidate nodes with the consideration of consistency across two subnetworks. Then, we aggregate local semantics from its K-hop subgraph based on node degrees for topological uncertainty estimation. To overcome potential distribution shifts, we compare target nodes and their corresponding source nodes for discrepancy scores as an additional component for fine selection. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that DELTA outperforms various state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: グラフドメイン適応は、最近、異なるグラフ間の知識伝達を可能にした。
しかし、対象グラフのセマンティック情報がなければ、対象グラフのパフォーマンスはまだまだ満足できない。
この問題に対処するため,ターゲットグラフ上の情報ノードを定量化して追加アノテーションを付加する,アクティブなグラフ領域適応の課題について検討する。
この問題は、複雑なトポロジカルな関係とグラフ間の分布差のため、非常に難しい。
本稿では,グラフ領域適応のためのDELTA(Dual Consistency Delving with Topological Uncertainty)という新しい手法を提案する。
我々のDELTAはエッジ指向グラフサブネットワークとパス指向グラフサブネットワークで構成されており、相補的な視点からトポロジカルセマンティクスを探索することができる。
特に、エッジ指向グラフサブネットは、メッセージパッシング機構を利用して近隣情報を学習し、パス指向グラフサブネットは、下位構造からの高次関係を探索する。
2つのサブネットワークから共同で学習するために,2つのサブネットワーク間の一貫性を考慮した情報的候補ノードを大まかに選択する。
そして、そのKホップ部分グラフから局所的意味をノード次数に基づいて集約し、位相的不確実性推定を行う。
分散の潜在的なシフトを克服するために、異なるスコアに対するターゲットノードとその対応するソースノードを、微調整のための追加のコンポーネントとして比較する。
ベンチマークデータセットに関する大規模な実験は、DELTAが様々な最先端アプローチより優れていることを示している。
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