[B-16] インターネットアーキテクチャ

[B-16-17] グラフニューラルネットワークを用いたグラフ超解像度アルゴリズムの一提案

^○井上桃¹, 澤野紘嘉², 松尾涼太郎³, 大崎博之¹ (1.関西学院大, 2.関西学院大, 3.福岡大)

キーワード：gnn-gsr

一般的に、大規模なネットワークや複雑なネットワークはその規模のためにトポロジ全体の情報を取得するのは容易ではなく、断片的なネットワークや粗視化/集約されたネットワークのみが取得できることも多い。画像処理の分野において、低解像度の画像から高解像度のオリジナルな原画像を復元する超解像度 (superresolution) の手法が活発に研究されている。画像の超解像度と同じように、低解像度のネットワークから、高解像度の元のネットワークを復元するという試みが始まっている。本研究では、グラフを構成するノードやリンクが欠損/集約されたような粗視化後のグラフから、グラフニューラルネットワークによって、元のグラフを可能な限り復元する手法 GSR-GNN(Graph Super-Resolution with GraphNeural Network) を提案するとともに、その基本的な特性を実験により調査する。