論文の概要: Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17614v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 20:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:05.464131
• Title: Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities
• Title（参考訳）: 進化能力を備えたスケーラブルなグラフ凝縮
• Authors: Shengbo Gong, Mohammad Hashemi, Juntong Ni, Carl Yang, Wei Jin,
• Abstract要約: 大規模かつ進化的なグラフデータを扱うために設計されたスケーラブルなグラフ凝縮法であるGECC(Graph Evolving Clustering Condensation)を紹介する。 GECCは、最先端のグラフ凝縮法よりも優れたパフォーマンスを実現し、大規模なデータセットで約1000倍のスピードアップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.957382415342735
• License:
• Abstract: Graph data has become a pivotal modality due to its unique ability to model relational datasets. However, real-world graph data continues to grow exponentially, resulting in a quadratic increase in the complexity of most graph algorithms as graph sizes expand. Although graph condensation (GC) methods have been proposed to address these scalability issues, existing approaches often treat the training set as static, overlooking the evolving nature of real-world graph data. This limitation leads to inefficiencies when condensing growing training sets. In this paper, we introduce GECC (Graph Evolving Clustering Condensation), a scalable graph condensation method designed to handle large-scale and evolving graph data. GECC employs a traceable and efficient approach by performing class-wise clustering on aggregated features. Furthermore, it can inherits previous condensation results as clustering centroids when the condensed graph expands, thereby attaining an evolving capability. This methodology is supported by robust theoretical foundations and demonstrates superior empirical performance. Comprehensive experiments show that GECC achieves better performance than most state-of-the-art graph condensation methods while delivering an around 1,000x speedup on large datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフデータは、リレーショナルデータセットをモデル化するユニークな能力のために、重要なモダリティになっている。 しかし、実際のグラフデータは指数関数的に増加し続けており、グラフのサイズが拡大するにつれて、ほとんどのグラフアルゴリズムの複雑さが2次的に増加する。 グラフ凝縮法(GC)法はこれらのスケーラビリティ問題に対処するために提案されているが、既存の手法ではトレーニングセットを静的として扱い、現実のグラフデータの進化する性質を見越す場合が多い。 この制限は、成長するトレーニングセットを凝縮する際の非効率性につながる。 本稿では,大規模かつ進化的なグラフデータを扱うために設計されたスケーラブルなグラフ凝縮法であるGECC(Graph Evolving Clustering Condensation)を紹介する。 GECCは、集約された機能でクラスワイドクラスタリングを実行することで、トレース可能で効率的なアプローチを採用している。 さらに、凝縮グラフが拡大すると、それまでの凝縮結果をクラスタリングしたセントロイドとして受け継がれ、それによって進化する能力が得られる。 この方法論は堅牢な理論基盤によって支持され、優れた経験的性能を示す。 総合的な実験により、GECCは最先端のグラフ凝縮法よりもパフォーマンスが良く、大規模なデータセットで約1000倍のスピードアップを実現していることが示された。

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