III: Small: Comprehensive Methods to Learn to Augment Graph Data

III:小:学习增强图数据的综合方法

基本信息

  • 批准号:
    2146761
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-03-01 至 2025-02-28
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Machine learning algorithms learn from data. The quality and quantity of training data has as much to do with the success of machine learning projects as the algorithms themselves. Data augmentation methods aim at eliciting information that is not readily available in the training data, but that is needed to improve the performance of the learning systems. Data augmentation has been successfully used in image classification: from adhoc augmentation, such as cropping, flipping, rotation and 'learning ­to ­augment' methods. This work focuses on data augmentation for Graph Machine Learning (GML). GML methods such as graph neural networks (GNNs) play an important role in studying many types of graphs of significant societal importance, including social networks, molecular networks, and knowledge graphs. While augmentation methods have been applied to GML before, existing techniques are applied in an adhoc manner and yield sub-optimal results. This project will study principled methods for building computational graphs, augmenting raw graph data, aiming at improving the performance of graph learning methods.The technical aims of the project are divided into three thrusts. The first thrust develops novel graph machine learning techniques to augment the graph data by counterfactual inference on the effect of edges as treatment variables. The second thrust develops novel graph machine learning techniques to augment the graph by forecasting if sequential, temporal, or dynamic patterns exist in the data. The third thrust develops novel graph machine learning techniques to augment the graph by pseudo labeling and disconnecting the nodes in very different communities or clusters. This project will deliver novel methods to augment graph data integrating with theories and methods from a variety of research fields, such as statistical causal analysis, sequence modeling and prediction, and graph mining algorithms. It will advance the technologies of graph machine learning and expand the scope of data augmentation for deep learning.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
机器学习算法从数据中学习。训练数据的质量和数量不仅关系到算法本身,也关系到机器学习项目的成功。数据扩充方法的目的是获得训练数据中不容易获得的信息,但这是提高学习系统性能所必需的。数据增强已成功地应用于图像分类:从特殊增强,如裁剪、翻转、旋转和学习增强方法。本文主要研究图机器学习(GML)中的数据扩充问题。图神经网络(GNN)等GML方法在研究许多类型的具有重要社会意义的图方面发挥着重要作用,包括社会网络、分子网络和知识图。虽然增强方法以前也被应用于GML,但现有的技术是以特殊的方式应用的,产生的结果不是最优的。该项目将研究构建计算图形的原则性方法,扩充原始图形数据,旨在提高图形学习方法的性能。该项目的技术目标分为三个方面。第一个推力开发了新的图形机器学习技术,通过对作为处理变量的边的影响进行反事实推理来增加图形数据。第二个推力开发了新的图形机器学习技术,通过预测数据中是否存在顺序、时间或动态模式来增强图形。第三个推力开发了新的图形机器学习技术,通过对非常不同的社区或集群中的节点进行伪标记和断开连接来增强图形。该项目将结合统计因果分析、序列建模和预测以及图挖掘算法等多个研究领域的理论和方法,提供增加图形数据的新方法。它将推动图形机器学习技术的发展,扩大深度学习的数据增强范围。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Deep Multimodal Complementarity Learning
Semi-Supervised Graph Imbalanced Regression
AutoGDA: Automated Graph Data Augmentation for Node Classification
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tong Zhao;Xianfeng Tang;Danqing Zhang;Haoming Jiang;Nikhil S. Rao;Yiwei Song;Pallav Agrawal;Karthik Subbian;Bing Yin;Meng Jiang
  • 通讯作者:
    Tong Zhao;Xianfeng Tang;Danqing Zhang;Haoming Jiang;Nikhil S. Rao;Yiwei Song;Pallav Agrawal;Karthik Subbian;Bing Yin;Meng Jiang
Graph Rationalization with Environment-based Augmentations
Data-Centric Learning from Unlabeled Graphs with Diffusion Model
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2303.10108
  • 发表时间:
    2023-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Gang Liu;Eric Inae;Tong Zhao;Jiaxin Xu;Te Luo;Meng Jiang
  • 通讯作者:
    Gang Liu;Eric Inae;Tong Zhao;Jiaxin Xu;Te Luo;Meng Jiang
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Meng Jiang其他文献

span style=font-family:;font-size:12pt;Novel reduction of Cr(VI) from wastewater using a naturally derived microcapsule loaded with rutin–Cr(III) complex/span
使用负载芦丁与 Cr(III) 复合物的天然微胶囊以新颖方式减少废水中的 Cr(VI)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Yun Qi;Meng Jiang;Yuan-lu Cui;Lin Zhao;Shejiang Liu
  • 通讯作者:
    Shejiang Liu
Catching Social Media Advertisers with Strategy Analysis
Rotenone induces more serious learning and memory impairment than α-synuclein A30P does in Drosophila
鱼藤酮在果蝇中引起比 α-突触核蛋白 A30P 更严重的学习和记忆障碍
Explaining Tree Model Decisions in Natural Language for Network Intrusion Detection
用自然语言解释网络入侵检测的树模型决策
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2310.19658
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Noah Ziems;Gang Liu;John Flanagan;Meng Jiang
  • 通讯作者:
    Meng Jiang
Photochemical synthesis of porous triazine-/heptazine-based carbon nitride homojunction for efficient overall water splitting.
光化学合成多孔三嗪/七嗪基氮化碳同质结,用于有效的整体水分解。
  • DOI:
    10.1002/cssc.202202059
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Xiang Zhong;Yuxiang Zhu;Meng Jiang;Qiufan Sun;Jianfeng Yao
  • 通讯作者:
    Jianfeng Yao

Meng Jiang的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Meng Jiang', 18)}}的其他基金

III: Small: Intelligent Scientific Text Analytics with Knowledge-Augmented Abductive Reasoning
III:小:具有知识增强归纳推理的智能科学文本分析
  • 批准号:
    2234058
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Synergistic Approaches for Specialized Intelligent Assistance
职业:专业智能援助的协同方法
  • 批准号:
    2142827
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: Advancing STEM Online Learning by Augmenting Accessibility with Explanatory Captions and AI
协作研究:通过解释性字幕和人工智能增强可访问性,推进 STEM 在线学习
  • 批准号:
    2119531
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: III: Beyond Similarity Learning: Complementarity Learning for Contextual Behavior Modeling
CRII:III:超越相似性学习:情境行为建模的互补学习
  • 批准号:
    1849816
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
  • 批准号:
    32000033
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
  • 批准号:
    31972324
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
  • 批准号:
    81900988
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
  • 批准号:
    31802058
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
  • 批准号:
    31870821
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
  • 批准号:
    31772128
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
  • 批准号:
    81704176
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
  • 批准号:
    91640114
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

Comprehensive, Real Time Monitoring of the Accumulation and Clearance of Small Molecules in Kidney Disease
全面、实时监测肾脏疾病中小分子的积累和清除
  • 批准号:
    10863011
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
Cybertraining: Implementation: Small: CIberCATSS, A Comprehensive, Applied and Tangible CyberInfrastructure Summer School in Southeastern Wisconsin
网络培训:实施:小型:CIberCATSS,威斯康星州东南部的综合性、应用性和有形的网络基础设施暑期学校
  • 批准号:
    2229652
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CyberTraining: Implementation: Small: COMPrehensive Learning for end-users to Effectively utilize CyberinfraStructure (COMPLECS)
网络培训:实施:小型:最终用户全面学习以有效利用网络基础设施 (COMPLECS)
  • 批准号:
    2320934
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Comprehensive research of organizational resilience of small business under Covid 19 pandemic crisis
Covid 19大流行危机下小企业组织弹性的综合研究
  • 批准号:
    22H00878
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Leveraging Technology: Providing a Comprehensive, Active Learning, Online Support Network for STEM Students Attending a Small, Rural, and Remote Community College
利用技术:为就读小型、农村和偏远社区学院的 STEM 学生提供全面、主动学习的在线支持网络
  • 批准号:
    2130277
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Comprehensive studies on the circulation of ocean plastics including very small microplastics
对海洋塑料(包括非常小的微塑料)循环的综合研究
  • 批准号:
    21H05058
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
Comprehensive analysis of small RNAs produced by the blast fungus, Pyricularia oryzae
稻瘟病菌产生的小RNA的综合分析
  • 批准号:
    20K21314
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
AF: Small: Comprehensive Groebner, Parametric GCD Computations and Real Geometric Reasoning
AF:小:综合 Groebner、参数 GCD 计算和真实几何推理
  • 批准号:
    1908804
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
III: Small: Collaborative Research: Comprehensive Heterogeneous Response Regression from Complex Data
III:小:协作研究:复杂数据的综合异质响应回归
  • 批准号:
    1716432
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
III: Small: Collaborative Research: Comprehensive Heterogeneous Response Regression from Complex Data
III:小:协作研究:复杂数据的综合异质响应回归
  • 批准号:
    1718798
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了