論文の概要: Dimensionality Reduction Meets Message Passing for Graph Node Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00408v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 13:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 13:58:03.577307
• Title: Dimensionality Reduction Meets Message Passing for Graph Node Embeddings
• Title（参考訳）: グラフノード埋め込みのためのメッセージパッシングを満足する次元リダクション
• Authors: Krzysztof Sadowski, Micha{\l} Szarmach, Eddie Mattia
• Abstract要約: ノード埋め込みを教師なしで生成するための主成分分析(PCA)とメッセージパッシングを組み合わせたPCAPassを提案する。 提案手法は,ノード分類ベンチマークにおいて人気の高いGNNと比較して,競争性能が向上することを示す。 我々の研究は、メッセージパッシングとスキップ接続による次元性低減が、グラフ構造化データの長距離依存性を集約する上で有望なメカニズムであることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become a popular approach for various applications, ranging from social network analysis to modeling chemical properties of molecules. While GNNs often show remarkable performance on public datasets, they can struggle to learn long-range dependencies in the data due to over-smoothing and over-squashing tendencies. To alleviate this challenge, we propose PCAPass, a method which combines Principal Component Analysis (PCA) and message passing for generating node embeddings in an unsupervised manner and leverages gradient boosted decision trees for classification tasks. We show empirically that this approach provides competitive performance compared to popular GNNs on node classification benchmarks, while gathering information from longer distance neighborhoods. Our research demonstrates that applying dimensionality reduction with message passing and skip connections is a promising mechanism for aggregating long-range dependencies in graph structured data.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワーク分析から分子の化学的性質のモデル化まで、様々な用途で一般的なアプローチとなっている。 GNNは、しばしば公開データセットで顕著なパフォーマンスを示すが、過剰なスムーシングと過剰な監視傾向のため、データ内の長距離依存関係を学ぶのに苦労する可能性がある。 そこで本研究では,主成分分析 (pca) とメッセージパッシングを組み合わせることでノード埋め込みを教師なしな方法で生成し,分類タスクに勾配強調決定木を利用する手法であるpcapassを提案する。 提案手法は, ノード分類ベンチマークで人気の高いGNNと比較して, 距離の長い地域からの情報を収集しながら, 競争性能が向上することを示す。 本研究は,グラフ構造化データの長距離依存性を集約するための有望なメカニズムとして,メッセージパッシングとスキップ接続による次元縮小を適用することを実証する。

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