Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transferable Graph Condensation from the Causal Perspective

論文の概要: Transferable Graph Condensation from the Causal Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21309v1
Date: Thu, 29 Jan 2026 06:13:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.61161
Title: Transferable Graph Condensation from the Causal Perspective
Title（参考訳）: 因果的視点から見た移動可能なグラフ凝縮
Authors: Huaming Du, Yijie Huang, Su Yao, Yiying Wang, Yueyang Zhou, Jingwen Yang, Jinshi Zhang, Han Ji, Yu Zhao, Guisong Liu, Hegui Zhang, Carl Yang, Gang Kou,
Abstract要約: グラフデータセットの凝縮技術は、大きなデータセットを小さいが情報に富んだデータセットに圧縮するために出現している。これらのメソッドは、元のデータセットとタスクにマッチするように、厳密に下流のアプリケーションを必要とします。因果不変かつ移動可能なグラフデータセット縮合法であるtextbfTGCC を提案し,有効かつ伝達可能な縮合データセットを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.83255478667496
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The increasing scale of graph datasets has significantly improved the performance of graph representation learning methods, but it has also introduced substantial training challenges. Graph dataset condensation techniques have emerged to compress large datasets into smaller yet information-rich datasets, while maintaining similar test performance. However, these methods strictly require downstream applications to match the original dataset and task, which often fails in cross-task and cross-domain scenarios. To address these challenges, we propose a novel causal-invariance-based and transferable graph dataset condensation method, named \textbf{TGCC}, providing effective and transferable condensed datasets. Specifically, to preserve domain-invariant knowledge, we first extract domain causal-invariant features from the spatial domain of the graph using causal interventions. Then, to fully capture the structural and feature information of the original graph, we perform enhanced condensation operations. Finally, through spectral-domain enhanced contrastive learning, we inject the causal-invariant features into the condensed graph, ensuring that the compressed graph retains the causal information of the original graph. Experimental results on five public datasets and our novel \textbf{FinReport} dataset demonstrate that TGCC achieves up to a 13.41\% improvement in cross-task and cross-domain complex scenarios compared to existing methods, and achieves state-of-the-art performance on 5 out of 6 datasets in the single dataset and task scenario.
Abstract（参考訳）: グラフデータセットの規模が大きくなると、グラフ表現学習法の性能が大幅に向上する一方で、かなりのトレーニング課題も導入されている。グラフデータセットの凝縮技術は、大規模なデータセットを小さいが情報に富んだデータセットに圧縮すると同時に、同様のテスト性能を維持する。しかしながら、これらのメソッドは、元のデータセットとタスクにマッチするように、厳密に下流のアプリケーションを必要とします。これらの課題に対処するため,新しい因果不変かつ伝達可能なグラフデータセットの縮合法であるtextbf{TGCC} を提案し,有効かつ伝達可能な縮合データセットを提供する。具体的には、まず、因果介入を用いて、グラフの空間領域から領域因果不変な特徴を抽出する。そして,元のグラフの構造と特徴をフルに把握するために,拡張凝縮演算を行う。最後に、スペクトル領域拡張コントラスト学習により、縮合グラフに因果不変特徴を注入し、圧縮グラフが元のグラフの因果情報を保持することを保証する。 5つの公開データセットと新しい \textbf{FinReport} データセットの実験結果から,TGCC が既存手法と比較して最大 13.41 % のクロスタスクとクロスドメインの複雑なシナリオの改善を実現し,単一のデータセットとタスクシナリオにおいて6つのデータセットのうち5つで最先端のパフォーマンスを実現していることが示された。

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