論文の概要: DPGNN: Dual-Perception Graph Neural Network for Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07869v3
- Date: Tue, 23 Jan 2024 12:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 20:30:29.160681
- Title: DPGNN: Dual-Perception Graph Neural Network for Representation Learning
- Title（参考訳）: dpgnn:表現学習のための二重知覚グラフニューラルネットワーク
- Authors: Li Zhou, Wenyu Chen, Dingyi Zeng, Shaohuan Cheng, Wanlong Liu, Malu
Zhang, Hong Qu
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年注目を集め、グラフベースのタスクの多くで顕著なパフォーマンスを実現している。
既存のGNNの多くは、メッセージパッシングパラダイムに基づいて、1つのトポロジ空間内の近隣情報を反復的に集約している。
本稿では,マルチステップメッセージソースの特性,ノード固有のメッセージ出力,マルチスペースメッセージインタラクションに基づく新しいメッセージパッシングパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.432960458513826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) have drawn increasing attention in recent years
and achieved remarkable performance in many graph-based tasks, especially in
semi-supervised learning on graphs. However, most existing GNNs are based on
the message-passing paradigm to iteratively aggregate neighborhood information
in a single topology space. Despite their success, the expressive power of GNNs
is limited by some drawbacks, such as inflexibility of message source
expansion, negligence of node-level message output discrepancy, and restriction
of single message space. To address these drawbacks, we present a novel
message-passing paradigm, based on the properties of multi-step message source,
node-specific message output, and multi-space message interaction. To verify
its validity, we instantiate the new message-passing paradigm as a
Dual-Perception Graph Neural Network (DPGNN), which applies a node-to-step
attention mechanism to aggregate node-specific multi-step neighborhood
information adaptively. Our proposed DPGNN can capture the structural
neighborhood information and the feature-related information simultaneously for
graph representation learning. Experimental results on six benchmark datasets
with different topological structures demonstrate that our method outperforms
the latest state-of-the-art models, which proves the superiority and
versatility of our method. To our knowledge, we are the first to consider
node-specific message passing in the GNNs.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年注目を集め、グラフベースのタスクの多く、特にグラフ上の半教師付き学習において顕著なパフォーマンスを達成した。
しかし、既存のほとんどのGNNは、メッセージパッシングパラダイムに基づいて、1つのトポロジー空間における近隣情報を反復的に集約している。
その成功にもかかわらず、GNNの表現力は、メッセージソース拡張の柔軟性、ノードレベルのメッセージ出力の不一致、単一メッセージ空間の制限などいくつかの欠点によって制限されている。
これらの欠点に対処するため,マルチステップメッセージソースの特性,ノード固有のメッセージ出力,マルチスペースメッセージインタラクションに基づく新しいメッセージパッシングパラダイムを提案する。
その妥当性を検証するため,新たなメッセージパッシングパラダイムをDual-Perception Graph Neural Network (DPGNN) としてインスタンス化し,ノード固有のマルチステップ近傍情報を適応的に集約するノード間アテンション機構を適用した。
提案する DPGNN は,グラフ表現学習のための構造近傍情報と特徴関連情報を同時に取得することができる。
異なるトポロジ構造を持つ6つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法は最新の最先端モデルよりも優れており,本手法の優位性と汎用性を示す。
我々の知る限り、私たちはGNNでノード固有のメッセージパッシングを最初に検討しています。
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