論文の概要: Message Passing Neural Networks for Hypergraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16995v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 12:38:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:21:51.282920
• Title: Message Passing Neural Networks for Hypergraphs
• Title（参考訳）: ハイパーグラフのためのメッセージパッシングニューラルネットワーク
• Authors: Sajjad Heydari, Lorenzo Livi
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーグラフ構造データを処理可能なメッセージパッシングに基づく,最初のグラフニューラルネットワークを提案する。 提案モデルでは,ハイパーグラフのためのニューラルネットワークモデルの設計空間が定義され,既存のハイパーグラフモデルが一般化されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.999112784624749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraph representations are both more efficient and better suited to describe data characterized by relations between two or more objects. In this work, we present the first graph neural network based on message passing capable of processing hypergraph-structured data. We show that the proposed model defines a design space for neural network models for hypergraphs, thus generalizing existing models for hypergraphs. We report experiments on a benchmark dataset for node classification, highlighting the effectiveness of the proposed model with respect to other state-of-the-art methods for graphs and hypergraphs. We also discuss the benefits of using hypergraph representations and, at the same time, highlight the limitation of using equivalent graph representations when the underlying problem has relations among more than two objects.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフ表現は2つ以上のオブジェクト間の関係によって特徴づけられるデータを記述するのに適している。 本稿では,ハイパーグラフ構造化データを処理可能なメッセージパッシングに基づく最初のグラフニューラルネットワークを提案する。 提案モデルは,ハイパーグラフのためのニューラルネットワークモデルの設計空間を定義し,既存のハイパーグラフモデルを一般化することを示す。 ノード分類のためのベンチマークデータセットの実験を行い、グラフやハイパーグラフの他の最先端手法に対する提案モデルの有効性を明らかにする。 また、ハイパーグラフ表現の利点についても論じ、それと同時に、2つ以上のオブジェクト間の関係性がある場合の等価グラフ表現の使用制限も強調する。

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