論文の概要: Dual-Kernel Graph Community Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08287v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:50:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.739527
• Title: Dual-Kernel Graph Community Contrastive Learning
• Title（参考訳）: Dual-Kernel Graphコミュニティコントラスト学習
• Authors: Xiang Chen, Kun Yue, Wenjie Liu, Zhenyu Zhang, Liang Duan,
• Abstract要約: Graph Contrastive Learning (GCL)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするための強力なパラダイムとして登場した。 本稿では,入力グラフを相互接続ノード集合のコンパクトネットワークに変換する,効率的なGCLフレームワークを提案する。 提案手法は,有効性とスケーラビリティの両面で,最先端のGCLベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.92920991249099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Contrastive Learning (GCL) has emerged as a powerful paradigm for training Graph Neural Networks (GNNs) in the absence of task-specific labels. However, its scalability on large-scale graphs is hindered by the intensive message passing mechanism of GNN and the quadratic computational complexity of contrastive loss over positive and negative node pairs. To address these issues, we propose an efficient GCL framework that transforms the input graph into a compact network of interconnected node sets while preserving structural information across communities. We firstly introduce a kernelized graph community contrastive loss with linear complexity, enabling effective information transfer among node sets to capture hierarchical structural information of the graph. We then incorporate a knowledge distillation technique into the decoupled GNN architecture to accelerate inference while maintaining strong generalization performance. Extensive experiments on sixteen real-world datasets of varying scales demonstrate that our method outperforms state-of-the-art GCL baselines in both effectiveness and scalability.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、タスク固有のラベルがない場合にグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするための強力なパラダイムとして登場した。 しかし、大規模グラフ上のスケーラビリティは、GNNの集中的なメッセージパッシング機構と、正と負のノード対に対する対照的な損失の2次計算複雑性によって妨げられている。 これらの問題に対処するため,コミュニティ間で構造情報を保存しながら,入力グラフを相互接続ノード集合のコンパクトネットワークに変換する効率的なGCLフレームワークを提案する。 まず,ノード間の効率的な情報伝達により,グラフの階層構造情報を捕捉する。 次に, 知識蒸留手法を分離したGNNアーキテクチャに組み込んで, 高い一般化性能を維持しつつ, 推論を高速化する。 様々なスケールの16の実世界のデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法は、有効性とスケーラビリティの両方において最先端のGCLベースラインよりも優れていることを示した。

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