論文の概要: Revisiting Heterophily in Graph Convolution Networks by Learning Representations Across Topological and Feature Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00565v2
• Date: Wed, 2 Nov 2022 06:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 11:49:49.142452
• Title: Revisiting Heterophily in Graph Convolution Networks by Learning Representations Across Topological and Feature Spaces
• Title（参考訳）: トポロジと特徴空間全体にわたる表現の学習によるグラフ畳み込みネットワークにおけるヘテロフィア再考
• Authors: Ashish Tiwari, Sresth Tosniwal, and Shanmuganathan Raman
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースの機械学習タスクにおける表現の学習において、非常に成功した。 グラフ表現を2つの空間、すなわち位相空間と特徴空間で学習することで、GCNはヘテロフィリーに対処できると主張する。 半教師付きノード分類タスクにおけるGCNフレームワークの性能を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.775165967590173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph convolution networks (GCNs) have been enormously successful in learning representations over several graph-based machine learning tasks. Specific to learning rich node representations, most of the methods have solely relied on the homophily assumption and have shown limited performance on the heterophilous graphs. While several methods have been developed with new architectures to address heterophily, we argue that by learning graph representations across two spaces i.e., topology and feature space GCNs can address heterophily. In this work, we experimentally demonstrate the performance of the proposed GCN framework over semi-supervised node classification task on both homophilous and heterophilous graph benchmarks by learning and combining representations across the topological and the feature spaces.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースの機械学習タスクにおける表現の学習において、非常に成功した。 リッチノード表現の学習に特有な手法は、ほとんどがホモフィリー仮定のみに依存しており、ヘテロフィラスグラフの性能は限られている。 ヘテロフィリーに対処する新しいアーキテクチャでいくつかの手法が開発されているが、トポロジーと特徴空間GCNという2つの空間にまたがるグラフ表現を学習することでヘテロフィリーに対処できると主張している。 本研究では,同種および異種グラフベンチマークを用いた半教師付きノード分類タスクにおけるGCNフレームワークの性能を,トポロジと特徴空間をまたいだ表現の学習と組み合わせにより実験的に実証した。

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