論文の概要: Label-Wise Message Passing Graph Neural Network on Heterophilic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08128v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 14:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 14:47:46.807527
• Title: Label-Wise Message Passing Graph Neural Network on Heterophilic Graphs
• Title（参考訳）: Heterophilic Graph上でグラフニューラルネットワークを通過するラベルウィズメッセージ
• Authors: Enyan Dai, Zhimeng Guo, Suhang Wang
• Abstract要約: ホモフィリーあるいはヘテロフィリーなグラフでよく機能する新しいフレームワークについて検討する。 ラベルに関するメッセージパッシングでは、類似の擬似ラベルを持つ隣人が集約される。 また、ホモフィリー・ヘテロフィリーなグラフのモデルを自動的に選択するバイレベル最適化法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.470934944907608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved remarkable performance in modeling graphs for various applications. However, most existing GNNs assume the graphs exhibit strong homophily in node labels, i.e., nodes with similar labels are connected in the graphs. They fail to generalize to heterophilic graphs where linked nodes may have dissimilar labels and attributes. Therefore, in this paper, we investigate a novel framework that performs well on graphs with either homophily or heterophily. More specifically, to address the challenge brought by the heterophily in graphs, we propose a label-wise message passing mechanism. In label-wise message-passing, neighbors with similar pseudo labels will be aggregated together, which will avoid the negative effects caused by aggregating dissimilar node representations. We further propose a bi-level optimization method to automatically select the model for graphs with homophily/heterophily. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed framework for node classification on both homophilic and heterophilic graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,様々なアプリケーションを対象としたグラフモデリングにおいて,優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、既存のgnnの多くは、グラフがノードラベルに強い相同性を示すと仮定している。 彼らは、連結ノードが異種ラベルと属性を持つような異種グラフへの一般化に失敗する。 そこで本研究では,ホモフィリーなグラフやヘテロフィリーなグラフをうまく扱う新しいフレームワークについて検討する。 具体的には,グラフにおけるヘテロフィリエによる課題に対処するため,ラベルワイドメッセージパッシング機構を提案する。 ラベルのメッセージパッシングでは、類似した擬似ラベルを持つ隣人が集約され、異種ノード表現の集約による負の影響を避ける。 さらに,ホモフィア/ヘテロフィアリーグラフのモデルを自動的に選択するbiレベル最適化手法を提案する。 実験により,同好性グラフおよび異好性グラフにおけるノード分類のためのフレームワークの有効性が示された。

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