論文の概要: Multi-duplicated Characterization of Graph Structures using Information Gain Ratio for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12691v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 08:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:50:44.848146
• Title: Multi-duplicated Characterization of Graph Structures using Information Gain Ratio for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける情報ゲイン比を用いたグラフ構造解析
• Authors: Y. Oishi and K. kaneiwa
• Abstract要約: グラフデータのための機械学習において、ノード分類タスクを解決するために、様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)が提案されている。 GNN(MSI-GNN)のための情報ゲイン比(IGR)を用いたグラフ構造の多重重複特性評価法を提案する。 MSI-GNNがGCN, H2GCN, GCNIIをベンチマークグラフデータセットの平均精度で上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various graph neural networks (GNNs) have been proposed to solve node classification tasks in machine learning for graph data. GNNs use the structural information of graph data by aggregating the features of neighboring nodes. However, they fail to directly characterize and leverage the structural information. In this paper, we propose multi-duplicated characterization of graph structures using information gain ratio (IGR) for GNNs (MSI-GNN), which enhances the performance of node classification by using an i-hop adjacency matrix as the structural information of the graph data. In MSI-GNN, the i-hop adjacency matrix is adaptively adjusted by two methods: (i) structural features in the matrix are selected based on the IGR, and (ii) the selected features in (i) for each node are duplicated and combined flexibly. In an experiment, we show that our MSI-GNN outperforms GCN, H2GCN, and GCNII in terms of average accuracies in benchmark graph datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフデータの機械学習におけるノード分類タスクを解決するために、様々なグラフニューラルネットワーク(gnns)が提案されている。 gnnは隣接ノードの特徴を集約することでグラフデータの構造情報を利用する。 しかし、それらは構造情報の直接的特徴付けと活用に失敗する。 本稿では,GNN(MSI-GNN)における情報ゲイン比(IGR)を用いて,グラフデータの構造情報としてiホップ隣接行列を用いてノード分類の性能を向上させるグラフ構造の多重結合特性を提案する。 MSI-GNNでは、iホップ隣接行列は2つの方法で適応的に調整される。 (i)igrに基づいてマトリックスの構造的特徴を選定し、 (ii)選択された特徴 (i)各ノードの複製と結合を柔軟に行う。 MSI-GNNがGCN, H2GCN, GCNIIをベンチマークグラフデータセットの平均精度で上回ることを示す。

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