論文の概要: Structure-prior Informed Diffusion Model for Graph Source Localization with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17928v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 07:47:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:45.850453
• Title: Structure-prior Informed Diffusion Model for Graph Source Localization with Limited Data
• Title（参考訳）: 限られたデータを用いたグラフソース定位のための構造優先インフォームド拡散モデル
• Authors: Hongyi Chen, Jingtao Ding, Xiaojun Liang, Yong Li, Xiao-Ping Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、限定データシナリオにおける3つの重要な課題に対処する新しいフレームワークであるSIDSLを紹介する。 SIDSLは、グラフラベルの伝搬を通じてトポロジ対応の先行情報を取り込み、伝搬強化された条件付きデノイザを用いる。 4つの実世界のデータセットに対する実験の結果は、SIDSLの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.443269048443627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The source localization problem in graph information propagation is crucial for managing various network disruptions, from misinformation spread to infrastructure failures. While recent deep generative approaches have shown promise in this domain, their effectiveness is limited by the scarcity of real-world propagation data. This paper introduces SIDSL (\textbf{S}tructure-prior \textbf{I}nformed \textbf{D}iffusion model for \textbf{S}ource \textbf{L}ocalization), a novel framework that addresses three key challenges in limited-data scenarios: unknown propagation patterns, complex topology-propagation relationships, and class imbalance between source and non-source nodes. SIDSL incorporates topology-aware priors through graph label propagation and employs a propagation-enhanced conditional denoiser with a GNN-parameterized label propagation module (GNN-LP). Additionally, we propose a structure-prior biased denoising scheme that initializes from structure-based source estimations rather than random noise, effectively countering class imbalance issues. Experimental results across four real-world datasets demonstrate SIDSL's superior performance, achieving 7.5-13.3% improvements in F1 scores compared to state-of-the-art methods. Notably, when pretrained with simulation data of synthetic patterns, SIDSL maintains robust performance with only 10% of training data, surpassing baselines by more than 18.8%. These results highlight SIDSL's effectiveness in real-world applications where labeled data is scarce.
• Abstract（参考訳）: グラフ情報伝達におけるソースローカライズ問題は,誤情報拡散からインフラストラクチャ障害に至るまで,さまざまなネットワーク障害の管理に不可欠である。 近年の深層生成的アプローチは、この領域において有望であることを示しているが、それらの効果は、現実世界の伝播データの不足によって制限されている。 本稿ではSIDSL(\textbf{S}tructure-prior \textbf{I}nformed \textbf{D}iffusion model for \textbf{S}ource \textbf{L}ocalization)を紹介する。 SIDSLは、グラフラベルの伝搬を通じてトポロジ対応の先行情報を取り込み、GNNパラメータ付きラベル伝搬モジュール(GNN-LP)を備えた伝搬強化条件付きデノイザを用いる。 さらに、ランダムノイズではなく、構造に基づくソース推定から初期化する構造優先バイアス型デノケーション手法を提案し、クラス不均衡問題に効果的に対処する。 4つの実世界のデータセットに対する実験結果は、SIDSLの優れたパフォーマンスを示し、最先端の手法と比較してF1スコアが7.5-13.3%向上した。 特に、合成パターンのシミュレーションデータで事前訓練された場合、SIDSLはトレーニングデータの10%しか持たず、ベースラインを18.8%以上上回る堅牢なパフォーマンスを維持している。 これらの結果は,ラベル付きデータが不足している実世界のアプリケーションにおけるSIDSLの有効性を浮き彫りにしている。

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