論文の概要: Technical Report of Mixing Local Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03654v2
• Date: Tue, 2 May 2023 08:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 17:36:41.529694
• Title: Technical Report of Mixing Local Patterns
• Title（参考訳）: 局所パターンの混合に関する技術報告
• Authors: Shuai Zheng
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ホモ親和性グラフデータに顕著な性能を示す。 グラフ内の局所的な混合構造パターンは無視すべきではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9544200939959584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown remarkable performance on homophilic graph data while being far less impressive when handling non-homophilic graph data due to the inherent low-pass filtering property of GNNs. In the face of analyzing complex real-world graphs with different homophily properties, the latent mixed local structural patterns in graphs should not be neglected. Therefore, the two questions, i.e., (\textbf{Q1}) and (\textbf{Q2}) as motioned above, should be well considered on the way to implementing a more generic GNN. For this purpose, we attempt to get deeper insights into them from two points, respectively, \textbf{(A1): Randomness of local patterns}, and \textbf{(A2): Aggregability of near-neighbors}.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、GNNの固有のローパスフィルタリング特性により、非ホモフィルグラフデータを扱う場合、好ましくないグラフデータに対して顕著な性能を示した。 ホモフィリーな性質の異なる複素実世界のグラフを解析する場合、グラフ内の潜在混合局所構造パターンは無視されるべきではない。 したがって、上述したように (\textbf{Q1}) と (\textbf{Q2}) という2つの質問は、より一般的な GNN の実装の途中でよく検討されるべきである。 この目的のために、我々はそれぞれの点からより深い洞察を得ようと試みる: \textbf{(A1): 局所パターンのランダム性、および \textbf{(A2): 近傍近傍パターンの集約可能性。

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