論文の概要: Exploiting Neighbor Effect: Conv-Agnostic GNNs Framework for Graphs with Heterophily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11200v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 14:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 12:47:09.469249
• Title: Exploiting Neighbor Effect: Conv-Agnostic GNNs Framework for Graphs with Heterophily
• Title（参考訳）: 近隣効果の爆発: ヘテロフィリーグラフのためのConv-Agnostic GNNsフレームワーク
• Authors: Jie Chen, Shouzhen Chen, Zengfeng Huang, Junping Zhang and Jian Pu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)のヘテロフィリ問題を再検討し、クラス間隣人の特徴集約について検討する。 異種データセット上でのGNNの性能向上を図るために,Conv-Agnostic GNNs framework (CAGNNs)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.045308716159205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the homophily assumption of graph convolution networks, a common consensus is that graph neural networks (GNNs) perform well on homophilic graphs but may fail on the heterophilic graphs with many inter-class edges. In this work, we re-examine the heterophily problem of GNNs and investigate the feature aggregation of inter-class neighbors. To better evaluate whether the neighbor is helpful for the downstream tasks, we present the concept of the neighbor effect of each node and use the von Neumann entropy to measure the randomness/identifiability of the neighbor distribution for each class. Moreover, we propose a Conv-Agnostic GNNs framework (CAGNNs) to enhance the performance of GNNs on heterophily datasets by learning the neighbor effect for each node. Specifically, we first decouple the feature of each node into the discriminative feature for downstream tasks and the aggregation feature for graph convolution. Then, we propose a shared mixer module for all layers to adaptively evaluate the neighbor effect of each node to incorporate the neighbor information. Experiments are performed on nine well-known benchmark datasets for the node classification task. The results indicate that our framework is able to improve the average prediction performance by 9.81\%, 25.81\%, and 20.61\% for GIN, GAT, and GCN, respectively. Extensive ablation studies and robustness analysis further verify the effectiveness, robustness, and interpretability of our framework.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークのホモフィリーな仮定のため、グラフニューラルネットワーク(GNN)はホモフィリックグラフではうまく機能するが、クラス間のエッジが多いヘテロフィリックグラフでは失敗する可能性があるという共通認識がある。 本研究では,GNNのヘテロフィリ問題を再検討し,クラス間隣人の特徴集約について検討する。 隣接ノードが下流タスクに有用かどうかをよりよく評価するために,各ノードの近傍効果の概念を示し,von neumannエントロピーを用いて各クラスに対する近傍分布のランダム性/識別性を測定する。 さらに,各ノードの隣接効果を学習することにより,異種データセット上でのGNNの性能向上を図るためのConv-Agnostic GNNsフレームワークを提案する。 具体的には、まず各ノードの特徴を下流タスクの判別機能とグラフ畳み込みの集約機能に分離する。 次に、各ノードの隣り合う効果を適応的に評価し、隣の情報を組み込むための共有ミキサーモジュールを提案する。 ノード分類タスクでよく知られた9つのベンチマークデータセットで実験を行う。 その結果, GIN, GAT, GCNはそれぞれ平均予測性能を9.81\%, 25.81\%, 20.61\%向上できることがわかった。 広範なアブレーション研究とロバストネス分析により,枠組みの有効性,ロバスト性,解釈性がさらに検証された。

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