論文の概要: HP-GMN: Graph Memory Networks for Heterophilous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08195v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 04:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:02:26.654390
• Title: HP-GMN: Graph Memory Networks for Heterophilous Graphs
• Title（参考訳）: HP-GMN:異種グラフのためのグラフメモリネットワーク
• Authors: Junjie Xu, Enyan Dai, Xiang Zhang, Suhang Wang
• Abstract要約: 本稿ではヘテロ親和性グラフ(HP-GMN)上の新しいグラフメモリネットワークモデルについて検討する。 HP-GMNでは、局所的な情報とグローバルなパターンは、その予測を容易にするために、局所統計とメモリによって学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.17866104221995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved great success in various graph problems. However, most GNNs are Message Passing Neural Networks (MPNNs) based on the homophily assumption, where nodes with the same label are connected in graphs. Real-world problems bring us heterophily problems, where nodes with different labels are connected in graphs. MPNNs fail to address the heterophily problem because they mix information from different distributions and are not good at capturing global patterns. Therefore, we investigate a novel Graph Memory Networks model on Heterophilous Graphs (HP-GMN) to the heterophily problem in this paper. In HP-GMN, local information and global patterns are learned by local statistics and the memory to facilitate the prediction. We further propose regularization terms to help the memory learn global information. We conduct extensive experiments to show that our method achieves state-of-the-art performance on both homophilous and heterophilous graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ問題において大きな成功を収めている。 しかし、ほとんどのGNNは、同じラベルを持つノードがグラフで接続されるホモフィリー仮定に基づくメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)である。 実世界の問題は、異なるラベルを持つノードがグラフで接続される異種問題をもたらす。 MPNNは、異なる分布からの情報を混在させ、グローバルなパターンを捉えるのが得意ではないため、異種問題に対処できない。 そこで本論文ではヘテロ親和性グラフ(HP-GMN)を用いた新しいグラフメモリネットワークモデルについて検討する。 hp-gmnでは、ローカル情報とグローバルパターンがローカル統計とメモリによって学習され、予測が容易になる。 さらに,記憶がグローバル情報を学ぶのに役立つ正規化項を提案する。 本手法がホモフィラスグラフとヘテロフィラスグラフの両方において最先端のパフォーマンスを実現することを示すために,広範な実験を行った。

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