Precedence-Constrained Winter Value for Effective Graph Data Valuation

要約

データ評価は、データの価値を定量化し、データの品質を評価し、公正な報酬を決定するために不可欠です。
既存のデータ評価方法はユークリッド データの価値を評価するのに効果的であることが証明されていますが、人気が高まっているグラフ構造データに適用すると限界に直面します。
特に、グラフ データの評価では、主にノード間の複雑な依存関係と値推定コストの指数関数的な増加に起因する特有の課題が生じます。
グラフ データ評価の困難な問題に対処するために、複雑なグラフ構造を考慮した革新的なソリューションである Precedence-Constrained Winter (PC-Winter) Value を提案しました。
さらに、計算上の課題に対処し、PC-Winter の効率的な近似を可能にするさまざまな戦略を開発します。
広範な実験により、さまざまなデータセットとタスクにわたる PC-Winter の有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

Data valuation is essential for quantifying data’s worth, aiding in assessing data quality and determining fair compensation. While existing data valuation methods have proven effective in evaluating the value of Euclidean data, they face limitations when applied to the increasingly popular graph-structured data. Particularly, graph data valuation introduces unique challenges, primarily stemming from the intricate dependencies among nodes and the exponential growth in value estimation costs. To address the challenging problem of graph data valuation, we put forth an innovative solution, Precedence-Constrained Winter (PC-Winter) Value, to account for the complex graph structure. Furthermore, we develop a variety of strategies to address the computational challenges and enable efficient approximation of PC-Winter. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of PC-Winter across diverse datasets and tasks.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google