論文の概要: Weak Supervision for Real World Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02451v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 05:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.287199
• Title: Weak Supervision for Real World Graphs
• Title（参考訳）: 現実のグラフのための弱スーパービジョン
• Authors: Pratheeksha Nair, Reihaneh Rabbany,
• Abstract要約: 弱教師付きグラフコントラスト学習フレームワークであるWSNETを提案する。 WSNETは、F1スコアの最大15%まで、対照的でノイズの多いラベル学習手法の状態を一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.821598757786516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Node classification in real world graphs often suffers from label scarcity and noise, especially in high stakes domains like human trafficking detection and misinformation monitoring. While direct supervision is limited, such graphs frequently contain weak signals, noisy or indirect cues, that can still inform learning. We propose WSNET, a novel weakly supervised graph contrastive learning framework that leverages these weak signals to guide robust representation learning. WSNET integrates graph structure, node features, and multiple noisy supervision sources through a contrastive objective tailored for weakly labeled data. Across three real world datasets and synthetic benchmarks with controlled noise, WSNET consistently outperforms state of the art contrastive and noisy label learning methods by up to 15% in F1 score. Our results highlight the effectiveness of contrastive learning under weak supervision and the promise of exploiting imperfect labels in graph based settings.
• Abstract（参考訳）: 実世界のグラフにおけるノード分類は、ラベルの不足とノイズに悩まされることが多い。 直接の監督は限られているが、そのようなグラフには弱い信号、ノイズ、間接的な手がかりがしばしば含まれており、学習を知らせることができる。 本稿では、これらの弱信号を利用して、頑健な表現学習を導く、新しい弱教師付きグラフコントラスト学習フレームワークであるWSNETを提案する。 WSNETは、弱いラベル付きデータ用に調整された対照的な目的を通じて、グラフ構造、ノード機能、および複数のノイズ管理ソースを統合する。 3つの実世界のデータセットと、制御されたノイズを伴う合成ベンチマークにおいて、WSNETは一貫して、最先端のコントラストとノイズの多いラベル学習手法をF1スコアで最大15%上回っている。 その結果、弱い監督下でのコントラスト学習の有効性と、グラフベースの設定で不完全なラベルを活用できることが強調された。

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