論文の概要: ES-GNN: Generalizing Graph Neural Networks Beyond Homophily with Edge
Splitting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13700v2
- Date: Sun, 27 Aug 2023 02:50:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 02:05:26.722103
- Title: ES-GNN: Generalizing Graph Neural Networks Beyond Homophily with Edge
Splitting
- Title（参考訳）: ES-GNN:エッジ分割によるホモフィリーを越えたグラフニューラルネットワークの一般化
- Authors: Jingwei Guo, Kaizhu Huang, Rui Zhang, and Xinping Yi
- Abstract要約: 本稿では,グラフエッジを適応的に識別する新しいエッジ分割GNN(ES-GNN)フレームワークを提案する。
これは本質的に、元のグラフを同じノードセットを持つ2つの部分グラフに変換するが、排他的なエッジセットである。
本稿では,ES-GNNを非交叉グラフ記述問題の解とみなすことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.69196871253339
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Graph Neural Networks (GNNs) have achieved enormous success in multiple
graph analytical tasks, modern variants mostly rely on the strong inductive
bias of homophily. However, real-world networks typically exhibit both
homophilic and heterophilic linking patterns, wherein adjacent nodes may share
dissimilar attributes and distinct labels. Therefore, GNNs smoothing node
proximity holistically may aggregate both task-relevant and irrelevant (even
harmful) information, limiting their ability to generalize to heterophilic
graphs and potentially causing non-robustness. In this work, we propose a novel
edge splitting GNN (ES-GNN) framework to adaptively distinguish between graph
edges either relevant or irrelevant to learning tasks. This essentially
transfers the original graph into two subgraphs with the same node set but
exclusive edge sets dynamically. Given that, information propagation separately
on these subgraphs and edge splitting are alternatively conducted, thus
disentangling the task-relevant and irrelevant features. Theoretically, we show
that our ES-GNN can be regarded as a solution to a disentangled graph denoising
problem, which further illustrates our motivations and interprets the improved
generalization beyond homophily. Extensive experiments over 11 benchmark and 1
synthetic datasets demonstrate that ES-GNN not only outperforms the
state-of-the-arts, but also can be more robust to adversarial graphs and
alleviate the over-smoothing problem.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は複数のグラフ解析タスクにおいて大きな成功を収めているが、現代の変種は主にホモフィリーの強い帰納バイアスに依存している。
しかし、現実世界のネットワークは通常、ホモ親和性およびヘテロ親和性リンクパターンの両方を示し、隣接ノードは異なる属性と異なるラベルを共有することができる。
したがって、ノード近接を均等に平滑化するGNNは、タスク関連情報と非有害な情報の両方を集約し、ヘテロ親和性グラフに一般化する能力を制限し、非破壊性を引き起こす可能性がある。
本研究では,学習タスクに関係のないグラフエッジを適応的に識別する新しいエッジ分割GNN(ES-GNN)フレームワークを提案する。
これは本質的に、元のグラフを同じノード集合を持つが排他的なエッジ集合を持つ2つの部分グラフに動的に転送する。
そのため、これらのサブグラフとエッジ分割を別々に行うことで、タスク関連・無関係の特徴を解消する。
理論的には、我々のES-GNNは、そのモチベーションをさらに具現化し、ホモフィリーを超えて改良された一般化を解釈する非交叉グラフの解とみなすことができる。
11のベンチマークと1つの合成データセットに対する大規模な実験により、ES-GNNは最先端技術を上回るだけでなく、敵グラフに対してより堅牢で、過度に滑らかな問題を緩和できることが示された。
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