論文の概要: A Probabilistic Model for Node Classification in Directed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01630v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 04:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:51.385539
• Title: A Probabilistic Model for Node Classification in Directed Graphs
• Title（参考訳）: 有向グラフにおけるノード分類の確率論的モデル
• Authors: Diego Huerta, Gerardo Arizmendi,
• Abstract要約: ノードが属性とラベルを持つ有向グラフに対する確率モデルを提案する。 このモデルは、最大確率または最大アフター推定を用いて、目に見えないノードのラベルを予測することができる生成分類器として機能する。 我々はこのモデルを2つのデータセットに適用し、最先端の手法と競合し、さらに優れている予測性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this work, we present a probabilistic model for directed graphs where nodes have attributes and labels. This model serves as a generative classifier capable of predicting the labels of unseen nodes using either maximum likelihood or maximum a posteriori estimations. The predictions made by this model are highly interpretable, contrasting with some common methods for node classification, such as graph neural networks. We applied the model to two datasets, demonstrating predictive performance that is competitive with, and even superior to, state-of-the-art methods. One of the datasets considered is adapted from the Math Genealogy Project, which has not previously been utilized for this purpose. Consequently, we evaluated several classification algorithms on this dataset to compare the performance of our model and provide benchmarks for this new resource.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ノードが属性やラベルを持つ有向グラフに対する確率モデルを提案する。 このモデルは、最大確率または最大アフター推定を用いて、目に見えないノードのラベルを予測することができる生成分類器として機能する。 このモデルによる予測は非常に解釈可能であり、グラフニューラルネットワークのようなノード分類の一般的な方法とは対照的である。 我々はこのモデルを2つのデータセットに適用し、最先端の手法と競合し、さらに優れている予測性能を実証した。 検討されたデータセットの1つは、これまでこの目的に使用されていなかったMath Genealogy Projectのものである。 その結果,本データセットの分類アルゴリズムを複数評価し,モデルの性能を比較し,新たなリソースのベンチマークを行った。

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