論文の概要: Powerful Graph Convolutioal Networks with Adaptive Propagation Mechanism for Homophily and Heterophily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13562v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 08:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 16:25:27.774984
• Title: Powerful Graph Convolutioal Networks with Adaptive Propagation Mechanism for Homophily and Heterophily
• Title（参考訳）: ホモフィリーとヘテロフィリーの適応的伝播機構を持つ強力なグラフコンボリューティアルネットワーク
• Authors: Tao Wang and Rui Wang and Di Jin and Dongxiao He and Yuxiao Huang
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データ処理において大きな影響力を持つため、様々な分野に広く応用されている。 既存の方法は、主に高次近傍を集約したり、即時表現を結合することでヘテロフィリーを扱う。 本稿では, ホモフィリーやヘテロフィリーに応じて自動的に伝播・凝集過程を変更できる新しい伝播機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.50800951799888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs) have been widely applied in various fields due to their significant power on processing graph-structured data. Typical GCN and its variants work under a homophily assumption (i.e., nodes with same class are prone to connect to each other), while ignoring the heterophily which exists in many real-world networks (i.e., nodes with different classes tend to form edges). Existing methods deal with heterophily by mainly aggregating higher-order neighborhoods or combing the immediate representations, which leads to noise and irrelevant information in the result. But these methods did not change the propagation mechanism which works under homophily assumption (that is a fundamental part of GCNs). This makes it difficult to distinguish the representation of nodes from different classes. To address this problem, in this paper we design a novel propagation mechanism, which can automatically change the propagation and aggregation process according to homophily or heterophily between node pairs. To adaptively learn the propagation process, we introduce two measurements of homophily degree between node pairs, which is learned based on topological and attribute information, respectively. Then we incorporate the learnable homophily degree into the graph convolution framework, which is trained in an end-to-end schema, enabling it to go beyond the assumption of homophily. More importantly, we theoretically prove that our model can constrain the similarity of representations between nodes according to their homophily degree. Experiments on seven real-world datasets demonstrate that this new approach outperforms the state-of-the-art methods under heterophily or low homophily, and gains competitive performance under homophily.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データ処理において大きな影響力を持つため、様々な分野に広く応用されている。 典型的なGCNとその変種はホモフィリーな仮定の下で作用する(すなわち、同じクラスを持つノードは互いに接続する傾向がある)一方で、多くの現実世界のネットワークに存在するヘテロフィリーを無視している(すなわち、異なるクラスを持つノードはエッジを形成する傾向がある)。 既存の手法では、主に高階の近傍を集約したり、直接表現を混ぜたりすることでヘテロフィリを扱う。 しかし、これらの手法は、ホモフィリーな仮定の下で機能する伝播機構(GCNの基本的な部分)を変えなかった。 これにより、異なるクラスからノードの表現を区別することが困難になる。 この問題に対処するために,ノード間のホモフィリーやヘテロフィリーに応じて自動的に伝搬と凝集の過程を変更できる新しい伝搬機構を設計する。 伝搬過程を適応的に学習するために,位相情報と属性情報に基づいて学習したノードペア間のホモフィリディエンスの測定を2つ導入する。 次に、学習可能なホモフィリ次数をグラフ畳み込みフレームワークに組み込み、エンドツーエンドのスキーマでトレーニングし、ホモフィリの仮定を超えることができるようにする。 さらに重要なことは、我々のモデルは、そのホモフィリー次数に応じてノード間の表現の類似性を制限できることを理論的に証明する。 7つの実世界のデータセットの実験により、この新しいアプローチはヘテロフィリーまたは低ホモフィリーの下で最先端の手法よりも優れ、ホモフィリーの下での競争性能が向上することを示した。

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