論文の概要: Closer through commonality: Enhancing hypergraph contrastive learning with shared groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08432v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 14:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:41.112266
• Title: Closer through commonality: Enhancing hypergraph contrastive learning with shared groups
• Title（参考訳）: 共通性を通してより接近する:共有グループによるハイパーグラフのコントラスト学習の促進
• Authors: Daeyoung Roh, Donghee Han, Daehee Kim, Keejun Han, Mun Yi,
• Abstract要約: ハイパーグラフに固有の複雑な高次元情報を活用するために,ハイパーグラフファイングレードコントラスト学習法(HyFi)を提案する。 提案手法は,高次元ハイパーグラフ情報を効果的に活用し,既存のグラフベースのコントラスト学習法よりも大幅に改善され,トレーニング速度やGPUメモリコストの面で効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5301123956835609
• License:
• Abstract: Hypergraphs provide a superior modeling framework for representing complex multidimensional relationships in the context of real-world interactions that often occur in groups, overcoming the limitations of traditional homogeneous graphs. However, there have been few studies on hypergraphbased contrastive learning, and existing graph-based contrastive learning methods have not been able to fully exploit the highorder correlation information in hypergraphs. Here, we propose a Hypergraph Fine-grained contrastive learning (HyFi) method designed to exploit the complex high-dimensional information inherent in hypergraphs. While avoiding traditional graph augmentation methods that corrupt the hypergraph topology, the proposed method provides a simple and efficient learning augmentation function by adding noise to node features. Furthermore, we expands beyond the traditional dichotomous relationship between positive and negative samples in contrastive learning by introducing a new relationship of weak positives. It demonstrates the importance of fine-graining positive samples in contrastive learning. Therefore, HyFi is able to produce highquality embeddings, and outperforms both supervised and unsupervised baselines in average rank on node classification across 10 datasets. Our approach effectively exploits high-dimensional hypergraph information, shows significant improvement over existing graph-based contrastive learning methods, and is efficient in terms of training speed and GPU memory cost. The source code is available at https://github.com/Noverse0/HyFi.git.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは、しばしばグループ内で起こる実世界の相互作用の文脈における複雑な多次元関係を表現するための優れたモデリングフレームワークを提供し、従来の同質グラフの限界を克服する。 しかし、ハイパーグラフに基づくコントラスト学習の研究はほとんどなく、既存のグラフベースのコントラスト学習手法ではハイパーグラフの高次相関情報を十分に活用できない。 本稿では,ハイパーグラフに固有の複雑な高次元情報を活用するために,HyFi法を提案する。 ハイパーグラフトポロジを損なう従来のグラフ拡張手法を回避する一方で,提案手法はノード特徴にノイズを加えることで,シンプルで効率的な学習拡張機能を提供する。 さらに、弱陽性の新たな関係を導入することで、対照的な学習における正と負のサンプル間の従来の二項関係を超えて拡張する。 これは、対照的な学習において、微粒化正のサンプルが重要であることを示す。 したがって、HyFiは高品質な埋め込みを生成することができ、教師なしベースラインと教師なしベースラインの両方を10データセットにわたるノード分類で上回っている。 提案手法は,高次元ハイパーグラフ情報を効果的に活用し,既存のグラフベースのコントラスト学習法よりも大幅に改善され,トレーニング速度やGPUメモリコストの面で効率的である。 ソースコードはhttps://github.com/Noverse0/HyFi.gitで入手できる。

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