論文の概要: Scalable Generative Modeling of Weighted Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23111v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 21:28:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.809888
• Title: Scalable Generative Modeling of Weighted Graphs
• Title（参考訳）: 軽量グラフのスケーラブルな生成モデル
• Authors: Richard Williams, Eric Nalisnick, Andrew Holbrook,
• Abstract要約: 重み付きグラフ上の結合分布を学習する自己回帰モデル BiGG-E を開発したが、それでも空間性を利用して$n$ノードと$m$エッジを$O((n + m)log n)$時間で生成する。 様々なベンチマークデータセットに関するシミュレーション研究と実験により、BiGG-Eは拡張性と計算効率を保ちながら重み付きグラフ上の分布を最もよく捉えていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weighted graphs are ubiquitous throughout biology, chemistry, and the social sciences, motivating the development of generative models for abstract weighted graph data using deep neural networks. However, most current deep generative models are either designed for unweighted graphs and are not easily extended to weighted topologies or incorporate edge weights without consideration of a joint distribution with topology. Furthermore, learning a distribution over weighted graphs must account for complex nonlocal dependencies between both the edges of the graph and corresponding weights of each edge. We develop an autoregressive model BiGG-E, a nontrivial extension of the BiGG model, that learns a joint distribution over weighted graphs while still exploiting sparsity to generate a weighted graph with $n$ nodes and $m$ edges in $O((n + m)\log n)$ time. Simulation studies and experiments on a variety of benchmark datasets demonstrate that BiGG-E best captures distributions over weighted graphs while remaining scalable and computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: 重み付きグラフは生物学、化学、社会科学の至るところに存在し、ディープニューラルネットワークを用いた抽象重み付きグラフデータの生成モデルの開発を動機付けている。 しかし、現在の深部生成モデルは、非重み付きグラフのために設計されており、重み付きトポロジーに容易に拡張できないか、位相との結合分布を考慮せずにエッジ重みを組み込むことができる。 さらに、重み付きグラフ上の分布を学習するには、グラフの端点と各辺の対応する重みの間の複素非局所的依存関係を考慮しなければならない。 We developed a autoregressive model BiGG-E, a nontrivial extension of the BiGG model, which learning a joint distribution over weighted graphs while still exploiting sparsity to generate a weighted graph with $n$ node and $m$ edges in $O((n +)。 m)\log n) 時間。 様々なベンチマークデータセットに関するシミュレーション研究と実験により、BiGG-Eは拡張性と計算効率を保ちながら重み付きグラフ上の分布を最もよく捉えていることが示された。

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