論文の概要: Research on the application of graph data structure and graph neural network in node classification/clustering tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19527v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 12:57:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:55.473973
• Title: Research on the application of graph data structure and graph neural network in node classification/clustering tasks
• Title（参考訳）: ノード分類・クラスタリングタスクにおけるグラフデータ構造とグラフニューラルネットワークの適用に関する研究
• Authors: Yihan Wang, Jianing Zhao,
• Abstract要約: グラフ構造化データは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、ナレッジグラフを含むドメインにまたがる。 非ユークリッド的な性質のため、そのようなデータは従来の機械学習手法に重大な課題をもたらす。 本研究では,グラフデータ構造,古典的グラフアルゴリズム,グラフニューラルネットワーク(GNN)について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.51508928671878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-structured data are pervasive across domains including social networks, biological networks, and knowledge graphs. Due to their non-Euclidean nature, such data pose significant challenges to conventional machine learning methods. This study investigates graph data structures, classical graph algorithms, and Graph Neural Networks (GNNs), providing comprehensive theoretical analysis and comparative evaluation. Through comparative experiments, we quantitatively assess performance differences between traditional algorithms and GNNs in node classification and clustering tasks. Results show GNNs achieve substantial accuracy improvements of 43% to 70% over traditional methods. We further explore integration strategies between classical algorithms and GNN architectures, providing theoretical guidance for advancing graph representation learning research.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、ナレッジグラフを含むドメインにまたがる。 非ユークリッド的な性質のため、そのようなデータは従来の機械学習手法に重大な課題をもたらす。 本研究では,グラフデータ構造,古典的グラフアルゴリズム,グラフニューラルネットワーク(GNN)について検討し,包括的な理論的解析と比較評価を行う。 比較実験により,ノード分類タスクとクラスタリングタスクにおける従来のアルゴリズムとGNNのパフォーマンス差を定量的に評価する。 その結果,GNNの精度は従来の手法に比べて43%から70%向上した。 さらに,古典的アルゴリズムとGNNアーキテクチャの統合戦略について検討し,グラフ表現学習研究を進めるための理論的ガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.006506479865344]
  グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。 また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T08:48:53Z)
• Harnessing Collective Structure Knowledge in Data Augmentation for Graph Neural Networks [25.12261412297796]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。 我々は新しいアプローチ、すなわち集合構造知識強化グラフニューラルネットワーク(CoS-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T08:50:00Z)
• DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.38873296761104]
  我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T10:29:52Z)
• Towards Relation-centered Pooling and Convolution for Heterogeneous Graph Learning Networks [11.421162988355146]
  不均一グラフニューラルネットワークは,グラフ表現学習において大きな可能性を秘めている。 我々は,PC-HGNという異種グラフ学習ネットワークのための関係中心のPooling and Convolutionを設計し,関係固有サンプリングと相互関係の畳み込みを実現する。 実世界の3つのデータセットにおける最先端グラフ学習モデルとの比較により,提案モデルの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T08:43:32Z)
• Relation Embedding based Graph Neural Networks for Handling Heterogeneous Graph [58.99478502486377]
  我々は、同種GNNが不均一グラフを扱うのに十分な能力を持つように、シンプルで効率的なフレームワークを提案する。 具体的には、エッジ型関係と自己ループ接続の重要性を埋め込むために、関係1つのパラメータのみを使用する関係埋め込みベースのグラフニューラルネットワーク(RE-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T05:24:18Z)
• Theory of Graph Neural Networks: Representation and Learning [44.02161831977037]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードやグラフ、ポイントの設定を予測するための一般的な学習モデルになっている。 本稿では、広く使われているメッセージパッシングGNNと高次GNNの近似と学習特性に関する、新たな理論結果の選択について要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T02:08:50Z)
• Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains: A Unified Framework for Graph Neural Networks [61.17075071853949]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、古典的なディープラーニングが容易に管理できないグラフ構造データを扱うように設計されている。 本研究の目的は,スペクトルグラフと近似理論に基づいてGNNを統合する統一フレームワークを確立することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T17:34:33Z)
• Analyzing the Performance of Graph Neural Networks with Pipe Parallelism [2.269587850533721]
  ノードやエッジの分類やリンクの予測といったタスクで大きな成功を収めたグラフニューラルネットワーク(GNN)に注目した。 グラフ技術の進歩には,大規模ネットワーク処理のための新たなアプローチが必要である。 私たちは、ディープラーニングコミュニティで成功したと知られている既存のツールとフレームワークを使用して、GNNを並列化する方法を研究します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-20T04:20:38Z)
• Towards Deeper Graph Neural Networks [63.46470695525957]
  グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:14Z)
• GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training [62.73470368851127]
  グラフ表現学習は現実世界の問題に対処する強力な手法として登場した。 自己教師付きグラフニューラルネットワーク事前トレーニングフレームワークであるGraph Contrastive Codingを設計する。 3つのグラフ学習タスクと10のグラフデータセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:18:35Z)

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。