Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Semi-Supervised Multi-View Graph Convolutional Networks via Supervised Contrastive Learning and Self-Training

論文の概要: Enhancing Semi-Supervised Multi-View Graph Convolutional Networks via Supervised Contrastive Learning and Self-Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13770v1
Date: Mon, 15 Dec 2025 16:39:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.438583
Title: Enhancing Semi-Supervised Multi-View Graph Convolutional Networks via Supervised Contrastive Learning and Self-Training
Title（参考訳）: 教師付きコントラスト学習と自己学習による半教師付きマルチビューグラフ畳み込みネットワークの強化
Authors: Huaiyuan Xiao, Fadi Dornaika, Jingjun Bi,
Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく多視点学習は、異種視点から構造情報を統合するための強力なフレームワークを提供する。既存のメソッドはビューをまたいだ補完的な情報を十分に活用することができず、最適化された特徴表現と限られたパフォーマンスに繋がる。 MV-SupGCNは,複数の相補的成分と明確なモチベーションと相互強化を統合した半教師付きGCNモデルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.300953069946969
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The advent of graph convolutional network (GCN)-based multi-view learning provides a powerful framework for integrating structural information from heterogeneous views, enabling effective modeling of complex multi-view data. However, existing methods often fail to fully exploit the complementary information across views, leading to suboptimal feature representations and limited performance. To address this, we propose MV-SupGCN, a semi-supervised GCN model that integrates several complementary components with clear motivations and mutual reinforcement. First, to better capture discriminative features and improve model generalization, we design a joint loss function that combines Cross-Entropy loss with Supervised Contrastive loss, encouraging the model to simultaneously minimize intra-class variance and maximize inter-class separability in the latent space. Second, recognizing the instability and incompleteness of single graph construction methods, we combine both KNN-based and semi-supervised graph construction approaches on each view, thereby enhancing the robustness of the data structure representation and reducing generalization error. Third, to effectively utilize abundant unlabeled data and enhance semantic alignment across multiple views, we propose a unified framework that integrates contrastive learning in order to enforce consistency among multi-view embeddings and capture meaningful inter-view relationships, together with pseudo-labeling, which provides additional supervision applied to both the cross-entropy and contrastive loss functions to enhance model generalization. Extensive experiments demonstrate that MV-SupGCN consistently surpasses state-of-the-art methods across multiple benchmarks, validating the effectiveness of our integrated approach. The source code is available at https://github.com/HuaiyuanXiao/MVSupGCN
Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく多視点学習の出現は、不均一なビューから構造情報を統合するための強力なフレームワークを提供し、複雑な多視点データの効果的なモデリングを可能にする。しかし、既存のメソッドはビューをまたいだ補完的な情報を十分に活用することができず、最適化された特徴表現と限られた性能に繋がる。そこで本稿では,複数の相補的成分と明確なモチベーションと相互強化を組み合わせた半教師付きGCNモデルであるMV-SupGCNを提案する。まず、識別的特徴をよりよく捉え、モデル一般化を改善するために、クロスエントロピー損失とスーパービジョンコントラスト損失を組み合わせ、クラス内分散を同時に最小化し、潜在空間におけるクラス間分離性を最大化するジョイントロス関数を設計する。第2に、単一グラフ構築手法の不安定性と不完全性を認識し、各ビューにKNNベースと半教師付きグラフ構築手法を組み合わせることにより、データ構造表現の堅牢性を高め、一般化誤差を低減する。第3に、豊富なラベル付きデータを効果的に活用し、複数のビュー間のセマンティックアライメントを強化するために、マルチビュー埋め込み間の一貫性を強制し、意味のあるビュー間の関係を捉えるためにコントラスト学習を統合する統合フレームワークを提案する。 MV-SupGCNは複数のベンチマークにまたがる最先端の手法を一貫して上回り、我々の統合的アプローチの有効性を検証している。ソースコードはhttps://github.com/HuaiyuanXiao/MVSupGCNで入手できる。

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