Fugu-MT 論文翻訳(概要): MSGNN: A Spectral Graph Neural Network Based on a Novel Magnetic Signed Laplacian

論文の概要: MSGNN: A Spectral Graph Neural Network Based on a Novel Magnetic Signed Laplacian

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00546v1
Date: Thu, 1 Sep 2022 15:44:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-02 13:14:26.329896
Title: MSGNN: A Spectral Graph Neural Network Based on a Novel Magnetic Signed Laplacian
Title（参考訳）: MSGNN:新しい磁気標識ラプラシアンに基づくスペクトルグラフニューラルネットワーク
Authors: Yixuan He, Michael Permultter, Gesine Reinert, Mihai Cucuringu
Abstract要約: 符号付きラプラス行列を導入し、符号付きラプラス行列は符号付きグラフ上の符号付きラプラス行列と有向グラフ上の磁気ラプラス行列の両方の自然な一般化である。次に、この行列を用いて新しいスペクトルGNNアーキテクチャを構築し、ノードクラスタリングとリンク予測の両方で実験を行う。提案したスペクトルGNNは符号情報と方向情報の両方を組み込むのに有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.706360286474043
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Signed directed networks are ubiquitous in real-world applications. However, there has been relatively little work proposing spectral graph neural network (GNN) methods for analyzing such networks. Here we introduce a signed directed Laplacian matrix, which we call the magnetic signed Laplacian, as a natural generalization of both the signed Laplacian on signed graphs and the magnetic Laplacian on directed graphs. We then use this matrix to construct a novel spectral GNN architecture and conduct extensive experiments on both node clustering and link prediction tasks. In these experiments, we consider tasks related to signed information, tasks related to directional information, and tasks related to both signed and directional information. We demonstrate that our proposed spectral GNN is effective for incorporating both signed and directional information, and attains leading performance on a wide range of data sets. Additionally, we provide a novel synthetic network model, which we refer to as the signed directed stochastic block model, and a number of novel real-world data sets based on lead-lag relationships in financial time series.
Abstract（参考訳）: 署名された有向ネットワークは現実世界のアプリケーションにおいてユビキタスである。しかし、そのようなネットワークを分析するためのスペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)手法を提案する研究は比較的少ない。ここでは、符号付きラプラス行列を導入し、符号付きラプラス行列は符号付きグラフ上の符号付きラプラス行列と有向グラフ上の磁気ラプラス行列の両方の自然な一般化である。次に、この行列を用いて新しいスペクトルGNNアーキテクチャを構築し、ノードクラスタリングとリンク予測タスクの両方について広範な実験を行う。これらの実験では,署名情報,方向情報に関連するタスク,および署名情報と方向情報の両方に関連するタスクについて検討する。提案するスペクトルgnnは,符号情報と方向情報の両方を組み込むのに有効であり,幅広いデータセットで有意な性能が得られることを示す。さらに,金融時系列におけるリード・ラグ関係に基づく新たな実世界データセットとして,符号付き有向確率ブロックモデル(signed directed stochastic block model)と呼ぶ新しい合成ネットワークモデルを提案する。

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