論文の概要: MECCH: Metapath Context Convolution-based Heterogeneous Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12792v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 09:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:52:29.122568
• Title: MECCH: Metapath Context Convolution-based Heterogeneous Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: MECCH:メタパスコンテキスト畳み込みに基づく異種グラフニューラルネットワーク
• Authors: Xinyu Fu, Irwin King
• Abstract要約: 複数のノードとエッジを持つ構造データの表現学習のために、不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)が提案された。 我々はMetapath Context Con-based Heterogeneous Graph Neural Network (MECCH) を設計する。 MECCHは、特徴前処理後に3つの新しいコンポーネントを適用し、入力グラフから包括的情報を効率的に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.94642721490744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous graph neural networks (HGNNs) were proposed for representation learning on structural data with multiple types of nodes and edges. Researchers have developed metapath-based HGNNs to deal with the over-smoothing problem of relation-based HGNNs. However, existing metapath-based models suffer from either information loss or high computation costs. To address these problems, we design a new Metapath Context Convolution-based Heterogeneous Graph Neural Network (MECCH). Specifically, MECCH applies three novel components after feature preprocessing to extract comprehensive information from the input graph efficiently: (1) metapath context construction, (2) metapath context encoder, and (3) convolutional metapath fusion. Experiments on five real-world heterogeneous graph datasets for node classification and link prediction show that MECCH achieves superior prediction accuracy compared with state-of-the-art baselines with improved computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 複数のノードとエッジを持つ構造データによる表現学習のために,ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(hgnns)が提案されている。 関係性に基づくHGNNの過度に平滑な問題に対処するメタパスベースのHGNNを開発した。 しかし、既存のメタパスベースのモデルは情報損失または高い計算コストに悩まされている。 これらの問題に対処するために、メタパスコンテキスト畳み込みに基づく異種グラフニューラルネットワーク(MECCH)を設計する。 具体的には,(1)メタパスコンテクスト構成,(2)メタパスコンテクストエンコーダ,(3)畳み込みメタパス融合の3つの特徴前処理により,入力グラフから包括的情報を効率的に抽出する。 ノード分類とリンク予測のための5つの実世界の異種グラフデータセットの実験により、MECCHは計算効率を向上した最先端のベースラインと比較して予測精度が優れていることが示された。

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