論文の概要: Space of Data through the Lens of Multilevel Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23602v1
- Date: Sun, 30 Mar 2025 21:54:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.201343
- Title: Space of Data through the Lens of Multilevel Graph
- Title（参考訳）: マルチレベルグラフのレンズによるデータ空間
- Authors: Marco Caputo, Michele Russo, Emanuela Merelli,
- Abstract要約: この研究は、新しいデータ構造を導入することで、データ空間の本質的な複雑さに取り組むことを目指している。
本稿では,そのトポロジの縮小と拡張という,2つの基本的な操作を備えたマルチレベルグラフの概念を提案する。
我々は、このグラフ構造を操作するための包括的な方法スイートを提供し、データ分析のための堅牢なフレームワークを確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work seeks to tackle the inherent complexity of dataspaces by introducing a novel data structure that can represent datasets across multiple levels of abstraction, ranging from local to global. We propose the concept of a multilevel graph, which is equipped with two fundamental operations: contraction and expansion of its topology. This multilevel graph is specifically designed to fulfil the requirements for incremental abstraction and flexibility, as outlined in existing definitions of dataspaces. Furthermore, we provide a comprehensive suite of methods for manipulating this graph structure, establishing a robust framework for data analysis. While its effectiveness has been empirically validated for unstructured data, its application to structured data is also inherently viable. Preliminary results are presented through a real-world scenario based on a collection of dream reports.
- Abstract（参考訳）: この研究は、ローカルからグローバルまで、さまざまな抽象化レベルにわたるデータセットを表現可能な、新しいデータ構造を導入することで、データ空間の本質的な複雑さに取り組むことを目指している。
本稿では,そのトポロジの縮小と拡張という,2つの基本的な操作を備えたマルチレベルグラフの概念を提案する。
このマルチレベルグラフは、既存のデータ空間の定義に概説されているように、漸進的な抽象化と柔軟性の要件を満たすように設計されている。
さらに、このグラフ構造を操作するための包括的な方法スイートを提供し、データ分析のための堅牢なフレームワークを確立します。
その有効性は、非構造化データに対して実証的に検証されているが、構造化データへの適用も本質的には可能である。
予備結果は、ドリームレポートの収集に基づいて現実のシナリオを通して提示される。
関連論文リスト
- Incorporating Attributes and Multi-Scale Structures for Heterogeneous Graph Contrastive Learning [8.889313669713918]
異種グラフのための新しいコントラスト学習フレームワーク(ASHGCL)を提案する。
ASHGCLには3つの異なるビューがあり、それぞれがノード属性、高階構造情報、低階構造情報に焦点を当てている。
本稿では,属性情報と属性情報を組み合わせた属性強化型正のサンプル選択手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-18T05:15:21Z) - Topology-aware Reinforcement Feature Space Reconstruction for Graph Data [22.5530178427691]
優れた機能領域の再構築は、データのAI能力の向上、モデルの一般化の改善、下流MLモデルの可用性の向上に不可欠である。
我々は、トポロジ対応強化学習を用いて、グラフデータの特徴空間再構成を自動化し、最適化する。
提案手法では,コア部分グラフ抽出とグラフニューラルネットワーク(GNN)の併用により,トポロジ的特徴を符号化し,計算複雑性を低減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T18:01:05Z) - Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。
この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。
本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T19:59:31Z) - Enhancing Structured-Data Retrieval with GraphRAG: Soccer Data Case Study [4.742245127121496]
Structured-GraphRAGは自然言語クエリにおける構造化データセット間の情報検索を強化するために設計された汎用フレームワークである。
その結果,Structured-GraphRAGはクエリ処理効率を大幅に改善し,応答時間を短縮することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T06:53:29Z) - Decoupled Subgraph Federated Learning [57.588938805581044]
複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。
我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。
半教師付きノード分類のための6つのデータセットを用いて実験結果を用いてFedStructの有効性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-29T13:47:23Z) - Hierarchical Aggregations for High-Dimensional Multiplex Graph Embedding [7.271256448682229]
HMGEは高次元多重グラフの階層的アグリゲーションに基づく新しい埋め込み手法である。
我々は、ローカルパッチとグローバルサマリー間の相互情報を活用して、監督なしにモデルを訓練する。
合成および実世界のデータに関する詳細な実験は、下流監視タスクに対する我々のアプローチの適合性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-28T05:39:33Z) - Learning Representations without Compositional Assumptions [79.12273403390311]
本稿では,特徴集合をグラフノードとして表現し,それらの関係を学習可能なエッジとして表現することで,特徴集合の依存関係を学習するデータ駆動型アプローチを提案する。
また,複数のビューから情報を動的に集約するために,より小さな潜在グラフを学習する新しい階層グラフオートエンコーダLEGATOを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:36:10Z) - infoVerse: A Universal Framework for Dataset Characterization with
Multidimensional Meta-information [68.76707843019886]
infoVerseは、データセットの特徴付けのための普遍的なフレームワークである。
infoVerseは、様々なモデル駆動メタ情報を統合することで、データセットの多次元特性をキャプチャする。
実世界の3つのアプリケーション(データプルーニング、アクティブラーニング、データアノテーション)において、infoVerse空間で選択されたサンプルは、強いベースラインを一貫して上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:12:48Z) - StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over
Structured Data [117.13986738340027]
我々は,構造化データに基づく質問応答タスクの解法として,emphIterative Reading-then-Reasoning(IRR)アプローチを開発した。
提案手法はChatGPTの性能を大幅に向上させ,全データの教師付きベースラインに対して同等のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:45:23Z) - CateCom: a practical data-centric approach to categorization of
computational models [77.34726150561087]
本稿では,物理モデルとデータ駆動型計算モデルのランドスケープを整理する取り組みについて述べる。
オブジェクト指向設計の概念を適用し、オープンソース協調フレームワークの基礎を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-28T02:59:40Z) - Joint Geometric and Topological Analysis of Hierarchical Datasets [7.098759778181621]
本稿では,複数の階層的データセットに整理された高次元データに注目する。
この研究の主な新規性は、トポロジカルデータ分析と幾何多様体学習という、2つの強力なデータ分析アプローチの組み合わせにある。
本手法は, 最新手法と比較して優れた分類結果をもたらすことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-03T13:02:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。