論文の概要: Principled Hyperedge Prediction with Structural Spectral Features and Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04292v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 12:43:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 15:38:47.756430
• Title: Principled Hyperedge Prediction with Structural Spectral Features and Neural Networks
• Title（参考訳）: 構造スペクトル特徴とニューラルネットワークを用いた原理ハイパーエッジ予測
• Authors: Changlin Wan, Muhan Zhang, Wei Hao, Sha Cao, Pan Li, Chi Zhang
• Abstract要約: Hypergraphは、現実世界の複雑なデータにおける多面的関係を記述するためのフレームワークを提供する。 SNALSは、その局所環境によってハイパーエッジの結合相互作用をキャプチャし、それらの接続のスペクトル情報を収集して取得する。 SNALSは染色体間で常に高い予測精度を示し、4方向遺伝子相互作用の新たな発見を生んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.32326186631456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraph offers a framework to depict the multilateral relationships in real-world complex data. Predicting higher-order relationships, i.e hyperedge, becomes a fundamental problem for the full understanding of complicated interactions. The development of graph neural network (GNN) has greatly advanced the analysis of ordinary graphs with pair-wise relations. However, these methods could not be easily extended to the case of hypergraph. In this paper, we generalize the challenges of GNN in representing higher-order data in principle, which are edge- and node-level ambiguities. To overcome the challenges, we present \textbf{SNALS} that utilizes bipartite graph neural network with structural features to collectively tackle the two ambiguity issues. SNALS captures the joint interactions of a hyperedge by its local environment, which is retrieved by collecting the spectrum information of their connections. As a result, SNALS achieves nearly 30% performance increase compared with most recent GNN-based models. In addition, we applied SNALS to predict genetic higher-order interactions on 3D genome organization data. SNALS showed consistently high prediction accuracy across different chromosomes, and generated novel findings on 4-way gene interaction, which is further validated by existing literature.
• Abstract（参考訳）: hypergraphは、現実世界の複雑なデータの多角的関係を記述するフレームワークを提供する。 高次関係の予測、すなわちハイパーエッジは、複雑な相互作用を完全に理解するための根本的な問題となる。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の開発は、対関係を持つ通常のグラフの解析を大幅に進歩させた。 しかし、これらの手法はハイパーグラフの場合に容易に拡張できない。 本稿では,エッジとノードレベルのあいまいさを原則として高次データを表現するgnnの課題を一般化する。 この課題を克服するために,二部グラフニューラルネットワークと構造的特徴を用いた2つの曖昧性問題を取り扱う \textbf{snals} を提案する。 SNALSは、その局所環境によってハイパーエッジの結合相互作用をキャプチャし、それらの接続のスペクトル情報を収集して取得する。 その結果、SNALSは最新のGNNモデルと比較して30%近い性能向上を達成した。 さらに,SNALSを用いて3次元ゲノム構造データ上での遺伝的高次相互作用を予測した。 SNALSは、異なる染色体間で一貫して高い予測精度を示し、既存の文献でさらに検証された4方向遺伝子相互作用の新しい発見を生んだ。

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