Representation Learning for Frequent Subgraph Mining

📄 arXiv: 2402.14367v1 📥 PDF

作者: Rex Ying, Tianyu Fu, Andrew Wang, Jiaxuan You, Yu Wang, Jure Leskovec

分类: cs.LG, cs.SI

发布日期: 2024-02-22

备注: Oral Presentation in The Graph Representation Learning and Beyond (GRL+) Workshop from The 37th International Conference on Ma- chine Learning, 2020

💡 一句话要点

提出SPMiner以解决频繁子图挖掘问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 频繁子图挖掘 图神经网络 有序嵌入 网络模式 高效搜索策略

📋 核心要点

  1. 现有方法在频繁子图挖掘中面临NP难度和子图模式数量指数增长的挑战，导致效率低下。
  2. SPMiner通过图神经网络和有序嵌入空间的结合，提出了一种高效的频繁子图近似挖掘方法。
  3. 实验结果显示，SPMiner在识别5-和6节点模式时的速度比精确方法快100倍，并能识别更大规模的模式。

📝 摘要（中文）

识别频繁子图（网络模式）在分析和预测现实网络属性中至关重要。然而，寻找大规模常见模式仍然是一个挑战，主要由于子图计数的NP难度和可能子图模式数量的指数增长。本文提出了一种新颖的神经网络方法SPMiner，用于近似寻找大型目标图中的频繁子图。SPMiner结合了图神经网络、有序嵌入空间和高效搜索策略，能够识别目标图中最常出现的网络子图模式。实验表明，SPMiner在识别5-和6节点模式时几乎完美，速度比精确枚举方法快100倍，并且能够可靠识别频繁的10节点模式，超出精确枚举方法的限制。最后，SPMiner能够找到高达20节点的模式，其频率比现有近似方法高出10-100倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决频繁子图挖掘中的效率问题，现有方法由于NP难度和子图数量的指数增长，难以处理大规模图中的频繁模式挖掘。

核心思路：SPMiner的核心思路是利用图神经网络和有序嵌入空间的结合，进行高效的频繁子图近似挖掘。通过对目标图进行重叠子图的分解，SPMiner能够更有效地识别频繁模式。

技术框架：SPMiner的整体架构包括三个主要模块：首先是将目标图分解为多个重叠子图；其次是将每个子图编码到有序嵌入空间；最后，通过在有序嵌入空间中的单调行走来识别频繁模式。

关键创新：SPMiner的主要创新在于将图神经网络与有序嵌入空间结合，形成了一种新的频繁子图挖掘方法。这种方法在准确性、速度和可扩展性上优于现有方法。

关键设计：SPMiner的设计中，重叠子图的选择和编码方式是关键，采用了特定的损失函数来优化嵌入空间的表示能力，确保能够有效识别频繁模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPMiner在识别5-和6节点模式时几乎完美，速度比精确枚举方法快100倍。此外，SPMiner能够可靠识别频繁的10节点模式，并找到高达20节点的模式，其频率比现有近似方法高出10-100倍，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、生物信息学和交通网络等。通过高效识别频繁子图，SPMiner可以帮助研究人员更好地理解复杂网络的结构和动态特性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Identifying frequent subgraphs, also called network motifs, is crucial in analyzing and predicting properties of real-world networks. However, finding large commonly-occurring motifs remains a challenging problem not only due to its NP-hard subroutine of subgraph counting, but also the exponential growth of the number of possible subgraphs patterns. Here we present Subgraph Pattern Miner (SPMiner), a novel neural approach for approximately finding frequent subgraphs in a large target graph. SPMiner combines graph neural networks, order embedding space, and an efficient search strategy to identify network subgraph patterns that appear most frequently in the target graph. SPMiner first decomposes the target graph into many overlapping subgraphs and then encodes each subgraph into an order embedding space. SPMiner then uses a monotonic walk in the order embedding space to identify frequent motifs. Compared to existing approaches and possible neural alternatives, SPMiner is more accurate, faster, and more scalable. For 5- and 6-node motifs, we show that SPMiner can almost perfectly identify the most frequent motifs while being 100x faster than exact enumeration methods. In addition, SPMiner can also reliably identify frequent 10-node motifs, which is well beyond the size limit of exact enumeration approaches. And last, we show that SPMiner can find large up to 20 node motifs with 10-100x higher frequency than those found by current approximate methods.