論文の概要: Scalable Graph Neural Networks for Heterogeneous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09679v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 06:03:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 21:27:00.747061
• Title: Scalable Graph Neural Networks for Heterogeneous Graphs
• Title（参考訳）: 不均一グラフのためのスケーラブルグラフニューラルネットワーク
• Authors: Lingfan Yu, Jiajun Shen, Jinyang Li, Adam Lerer
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを学習するためのパラメトリックモデルの一般的なクラスである。 最近の研究は、GNNが主に機能をスムースにするためにグラフを使用しており、ベンチマークタスクで競合する結果を示していると主張している。 本研究では、これらの結果が異種グラフに拡張可能かどうかを問うとともに、異なるエンティティ間の複数のタイプの関係を符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.44278942365518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are a popular class of parametric model for learning over graph-structured data. Recent work has argued that GNNs primarily use the graph for feature smoothing, and have shown competitive results on benchmark tasks by simply operating on graph-smoothed node features, rather than using end-to-end learned feature hierarchies that are challenging to scale to large graphs. In this work, we ask whether these results can be extended to heterogeneous graphs, which encode multiple types of relationship between different entities. We propose Neighbor Averaging over Relation Subgraphs (NARS), which trains a classifier on neighbor-averaged features for randomly-sampled subgraphs of the "metagraph" of relations. We describe optimizations to allow these sets of node features to be computed in a memory-efficient way, both at training and inference time. NARS achieves a new state of the art accuracy on several benchmark datasets, outperforming more expensive GNN-based methods
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ構造化データ上で学習する一般的なパラメトリックモデルである。 近年の研究では、GNNは機能スムーシングにグラフを主に使用しており、大規模グラフへのスケールアップが困難なエンドツーエンドの特徴階層を使用するのではなく、単にグラフスムースなノード機能を操作することで、ベンチマークタスクで競合する結果を示している、と論じられている。 本研究では、これらの結果が異種グラフに拡張可能かどうかを問うとともに、異なるエンティティ間の複数のタイプの関係を符号化する。 本研究では,関係グラフのランダムサンプリング部分グラフに対して,隣り合う特徴の分類器を訓練するNighbor Averaging over Relation Subgraphs (NARS)を提案する。 学習時間と推論時間の両方において、これらのノード機能の集合をメモリ効率のよい方法で計算できるようにする最適化について述べる。 NARSは、より高価なGNNベースの手法よりも高いパフォーマンスで、いくつかのベンチマークデータセット上でのアート精度の新たな状態を達成する

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