論文の概要: Edge Contrastive Learning: An Augmentation-Free Graph Contrastive Learning Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11075v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 06:16:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:56:03.147645
• Title: Edge Contrastive Learning: An Augmentation-Free Graph Contrastive Learning Model
• Title（参考訳）: エッジコントラスト学習:拡張自由グラフコントラスト学習モデル
• Authors: Yujun Li, Hongyuan Zhang, Yuan Yuan,
• Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は、ラベルのないグラフデータから表現を自己管理的に学習することを目的としている。 エッジベースGCLの主な障害の1つは、重い負担である。 エッジコントラストを実現するために,Augmentation Free Edge Contrastive Learning (AFECL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.02317423788033
• License:
• Abstract: Graph contrastive learning (GCL) aims to learn representations from unlabeled graph data in a self-supervised manner and has developed rapidly in recent years. However, edgelevel contrasts are not well explored by most existing GCL methods. Most studies in GCL only regard edges as auxiliary information while updating node features. One of the primary obstacles of edge-based GCL is the heavy computation burden. To tackle this issue, we propose a model that can efficiently learn edge features for GCL, namely AugmentationFree Edge Contrastive Learning (AFECL) to achieve edgeedge contrast. AFECL depends on no augmentation consisting of two parts. Firstly, we design a novel edge feature generation method, where edge features are computed by embedding concatenation of their connected nodes. Secondly, an edge contrastive learning scheme is developed, where edges connecting the same nodes are defined as positive pairs, and other edges are defined as negative pairs. Experimental results show that compared with recent state-of-the-art GCL methods or even some supervised GNNs, AFECL achieves SOTA performance on link prediction and semi-supervised node classification of extremely scarce labels. The source code is available at https://github.com/YujunLi361/AFECL.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、ラベルのないグラフデータから自己教師付きで表現を学習することを目的としており、近年急速に発展している。 しかし、エッジレベルのコントラストは既存のほとんどのGCL法ではよく調べられていない。 GCLのほとんどの研究は、エッジをノードの機能を更新しながら補助情報とみなしている。 エッジベースGCLの主な障害の1つは、計算負荷が大きいことである。 本稿では,GCLのエッジ特徴,すなわちAugmentation Free Edge Contrastive Learning(AFECL)を効率的に学習し,エッジコントラストを実現するモデルを提案する。 AFECLは2つの部分からなる拡張に依存しない。 まず,接続ノードの連結を埋め込むことでエッジ特徴を計算できる新しいエッジ特徴生成法を設計する。 第二に、同じノードを接続するエッジを正のペアとして定義し、他のエッジを負のペアとして定義する、エッジコントラスト学習方式が開発されている。 実験結果から,最近の最先端GCL法や一部の教師付きGNNと比較して,AFECLはリンク予測と半教師付きノード分類においてSOTA性能を達成していることがわかった。 ソースコードはhttps://github.com/YujunLi361/AFECLで入手できる。

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