論文の概要: Self-Supervised Graph Neural Networks for Enhanced Feature Extraction in Heterogeneous Information Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17617v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 07:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:23.159052
• Title: Self-Supervised Graph Neural Networks for Enhanced Feature Extraction in Heterogeneous Information Networks
• Title（参考訳）: 不均一情報ネットワークにおける特徴抽出のための自己教師付きグラフニューラルネットワーク
• Authors: Jianjun Wei, Yue Liu, Xin Huang, Xin Zhang, Wenyi Liu, Xu Yan,
• Abstract要約: 本稿では,インターネットの急速な発展に伴う複雑なグラフデータ処理におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の適用と課題について考察する。 自己監督機構を導入することにより、グラフデータの多様性と複雑さに対する既存モデルの適合性を向上させることが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.12856816023414
• License:
• Abstract: This paper explores the applications and challenges of graph neural networks (GNNs) in processing complex graph data brought about by the rapid development of the Internet. Given the heterogeneity and redundancy problems that graph data often have, traditional GNN methods may be overly dependent on the initial structure and attribute information of the graph, which limits their ability to accurately simulate more complex relationships and patterns in the graph. Therefore, this study proposes a graph neural network model under a self-supervised learning framework, which can flexibly combine different types of additional information of the attribute graph and its nodes, so as to better mine the deep features in the graph data. By introducing a self-supervisory mechanism, it is expected to improve the adaptability of existing models to the diversity and complexity of graph data and improve the overall performance of the model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,インターネットの急速な発展に伴う複雑なグラフデータ処理におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の適用と課題について考察する。 グラフデータがしばしば抱える不均一性と冗長性の問題を考えると、従来のGNN法はグラフの初期構造と属性情報に過度に依存し、グラフ内のより複雑な関係やパターンを正確にシミュレートする能力を制限する可能性がある。 そこで本研究では,属性グラフとそのノードの異なる種類の付加情報を柔軟に組み合わせ,グラフデータの深い特徴をより深く掘り下げることのできる,自己教師付き学習フレームワークに基づくグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 自己監督機構を導入することにより、グラフデータの多様性と複雑さへの既存モデルの適応性を改善し、モデル全体の性能を向上させることが期待されている。

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