Predicting properties of nodes in a graph is an important problem with applications in a variety of domains. Graph-based Semi-Supervised Learning (SSL) methods aim to address this problem by labeling a small subset of the nodes as seeds and then utilizing the graph structure to predict label scores for the rest of the nodes in the graph. Recently, Graph Convolutional Networks (GCNs) have achieved impressive performance on the graph-based SSL task. In addition to label scores, it is also desirable to have confidence scores associated with them. Unfortunately, confidence estimation in the context of GCN has not been previously explored. We fill this important gap in this paper and propose ConfGCN, which estimates labels scores along with their confidences jointly in GCN-based setting. ConfGCN uses these estimated confidences to determine the influence of one node on another during neighborhood aggregation, thereby acquiring anisotropic capabilities. Through extensive analysis and experiments on standard benchmarks, we find that ConfGCN is able to outperform state-of-the-art baselines. We have made ConfGCN's source code available to encourage reproducible research.


翻译:图表中节点的预测特性是各种领域应用的一个重要问题。基于图表的半超学习方法旨在解决这一问题,将节点中的一小部分标为种子,然后利用图表结构预测图中其余节点的标签分数。最近,图表革命网络在基于图表的 SSLL 任务上取得了令人印象深刻的成绩。除了标签分数,还似宜与这些分数挂钩。不幸的是,以前没有探讨过GCN背景下的信任度估计。我们填补了本文中的这一重要差距,并提议了CONFGCN, 该节点的评分与他们对GCN 设置的信任值一起估算。CONGCN使用这些估计信任度来确定一个节点在邻里集合期间对另一个节点的影响,从而获得反色能力。通过对标准基准的广泛分析和实验,我们发现CFONGCN 能够超越最新基线。我们提供了CONGCN 源代码,以鼓励进行再生研究。

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