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[4U3-GS-1-03] 最適輸送とWLサブツリーを組み合わせた新たなグラフ距離手法の検討
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キーワード:グラフ、グラフ距離、ワッサースタイン距離
Weisfeiler-Lehman(WL)テストは,グラフカーネル,グラフの尺度,グラフニューラルネットワークなどのグラフの機械学習モデルでよく用いられるアルゴリズムである.しかし,グラフ構造の一貫性にしか着目していないため,構造情報を捉える能力が不十分である.その結果,この制約がWLテストに基づく既存の手法の性能を妨げている.具体的には,WLテストを用いて定義されたグラフ間の類似度や距離は粗い尺度であり,構造の違いを正確に反映することができない.本研究では,この問題を解決するために,新しいグラフ距離を提案する.この距離は,従来の距離手法では困難であった微細な構造的差異を捉えることが可能である.我々は,距離の検証実験やグラフ分類実験を通して,その優れた性能を実証する.
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