論文の概要: Node-oriented Spectral Filtering for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03654v3
• Date: Thu, 26 Oct 2023 04:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:03:31.385948
• Title: Node-oriented Spectral Filtering for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのノード指向スペクトルフィルタリング
• Authors: Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu, Zhizhe Liu, Youru Li, and Yao Zhao
• 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。 一般に、グローバルな視点からグラフ上の普遍的なスペクトルフィルタを学習することは、局所的なパターンの変化に適応する上で非常に困難である。 グラフニューラルネットワーク(NFGNN)のためのノード指向スペクトルフィルタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.0315325181726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 general, since real-world graphs are often complex mixtures of diverse subgraph patterns, learning a universal spectral filter on the graph from the global perspective as in most current works may still suffer from great difficulty in adapting to the variation of local patterns. On the basis of the theoretical analysis of local patterns, we rethink the existing spectral filtering methods and propose the node-oriented spectral filtering for graph neural network (namely NFGNN). By estimating the node-oriented spectral filter for each node, NFGNN is provided with the capability of precise local node positioning via the generalized translated operator, thus discriminating the variations of local homophily patterns adaptively. Meanwhile, the utilization of re-parameterization brings a good trade-off between global consistency and local sensibility for learning the node-oriented spectral filters. Furthermore, we theoretically analyze the localization property of NFGNN, demonstrating that the signal after adaptive filtering is still positioned around the corresponding node. Extensive experimental results demonstrate that the proposed NFGNN achieves more favorable performance.
• 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。 一般に、実世界のグラフは多彩なサブグラフパターンの複雑な混合であるため、グローバルな視点からグラフ上の普遍的なスペクトルフィルタを学習することは、現在のほとんどの研究において、局所的なパターンの変化に適応する上で大きな困難を被る可能性がある。 局所パターンの理論的解析に基づいて,既存のスペクトルフィルタリング法を再考し,グラフニューラルネットワーク(nfgnn)のノード指向スペクトルフィルタリングを提案する。 各ノードのノード指向のスペクトルフィルタを推定することにより、nfgnnは一般化された変換演算子を介して正確な局所ノード位置決め機能を備えることにより、局所ホモフィリパターンのバリエーションを適応的に判別する。 一方、再パラメータ化の利用は、ノード指向スペクトルフィルタを学習するための大域的一貫性と局所感度のトレードオフをもたらす。 さらに,NFGNNの局所化特性を理論的に解析し,適応フィルタリング後の信号が対応するノードの周囲に留まっていることを示す。 実験の結果,提案したNFGNNの方が良好な性能を示した。

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