論文の概要: Self-Supervised Conditional Distribution Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15206v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 07:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:23:23.193290
• Title: Self-Supervised Conditional Distribution Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフを用いた自己教師付き条件分布学習
• Authors: Jie Chen, Hua Mao, Yuanbiao Gou, Zhu Wang, Xi Peng,
• Abstract要約: 本稿では,従来の特徴に対して,弱い特徴と強く拡張された特徴の条件分布を整列するエンドツーエンドグラフ表現学習モデルを提案する。 このアライメントは、グラフ構造化データ拡張による本質的な意味情報の破壊のリスクを効果的に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.730933577970687
• License:
• Abstract: Graph contrastive learning (GCL) has shown promising performance in semisupervised graph classification. However, existing studies still encounter significant challenges in GCL. First, successive layers in graph neural network (GNN) tend to produce more similar node embeddings, while GCL aims to increase the dissimilarity between negative pairs of node embeddings. This inevitably results in a conflict between the message-passing mechanism of GNNs and the contrastive learning of negative pairs via intraviews. Second, leveraging the diversity and quantity of data provided by graph-structured data augmentations while preserving intrinsic semantic information is challenging. In this paper, we propose a self-supervised conditional distribution learning (SSCDL) method designed to learn graph representations from graph-structured data for semisupervised graph classification. Specifically, we present an end-to-end graph representation learning model to align the conditional distributions of weakly and strongly augmented features over the original features. This alignment effectively reduces the risk of disrupting intrinsic semantic information through graph-structured data augmentation. To avoid conflict between the message-passing mechanism and contrastive learning of negative pairs, positive pairs of node representations are retained for measuring the similarity between the original features and the corresponding weakly augmented features. Extensive experiments with several benchmark graph datasets demonstrate the effectiveness of the proposed SSCDL method.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は,半教師付きグラフ分類において有望な性能を示した。 しかし、既存の研究は依然としてGCLにおいて重大な課題に直面している。 まず、グラフニューラルネットワーク(GNN)の連続層は、より類似したノード埋め込みを生成する傾向があり、一方、GCLはノード埋め込みの負のペア間の相違性を高めることを目的としている。 これは必然的に、GNNのメッセージパッシング機構と、イントラビューによる負のペアの対照的な学習の相違をもたらす。 第二に、グラフ構造化データ拡張によって提供されるデータの多様性と量を活用しながら、本質的な意味情報を保存することは困難である。 本稿では、半教師付きグラフ分類のためのグラフ構造化データからグラフ表現を学習するための自己教師付き条件分布学習(SSCDL)手法を提案する。 具体的には、元の特徴に対して弱機能および強拡張機能の条件分布を整列するエンドツーエンドグラフ表現学習モデルを提案する。 このアライメントは、グラフ構造化データ拡張による本質的な意味情報の破壊のリスクを効果的に低減する。 メッセージパッシング機構と負対の対照的な学習の衝突を避けるため、元の特徴とそれに対応する弱拡張特徴との類似性を測定するために、ノード表現の正ペアを保持する。 複数のベンチマークグラフデータセットを用いた大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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