論文の概要: Neighborhood Homophily-based Graph Convolutional Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09851v3
- Date: Fri, 6 Oct 2023 13:45:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 15:19:20.725874
- Title: Neighborhood Homophily-based Graph Convolutional Network
- Title（参考訳）: 近傍ホモフィリーグラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Shengbo Gong, Jiajun Zhou, Chenxuan Xie, Qi Xuan
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ指向のタスクにおいて強力であることが証明されている。
多くの実世界のグラフは異性を持ち、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦する。
最近の研究では、ホモフィリーを特徴付ける新しい指標を提案するが、提案する指標とモデルの相関を考えることは稀である。
本稿ではまず,ノード近傍におけるラベルの複雑さや純度を測定するため,新しい指標であるNeighborhood Homophily(textitNH)を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.511171093050241
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been proved powerful in graph-oriented
tasks. However, many real-world graphs are heterophilous, challenging the
homophily assumption of classical GNNs. To solve the universality problem, many
studies deepen networks or concatenate intermediate representations, which does
not inherently change neighbor aggregation and introduces noise. Recent studies
propose new metrics to characterize the homophily, but rarely consider the
correlation of the proposed metrics and models. In this paper, we first design
a new metric, Neighborhood Homophily (\textit{NH}), to measure the label
complexity or purity in node neighborhoods. Furthermore, we incorporate the
metric into the classical graph convolutional network (GCN) architecture and
propose \textbf{N}eighborhood \textbf{H}omophily-based \textbf{G}raph
\textbf{C}onvolutional \textbf{N}etwork (\textbf{NHGCN}). In this framework,
neighbors are grouped by estimated \textit{NH} values and aggregated from
different channels, and the resulting node predictions are then used in turn to
estimate and update \textit{NH} values. The two processes of metric estimation
and model inference are alternately optimized to achieve better node
classification. NHGCN achieves top overall performance on both homophilous and
heterophilous benchmarks, with an improvement of up to 7.4\% compared to the
current SOTA methods.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ指向タスクにおいて強力であることが証明されている。
しかし、多くの実世界のグラフは異性を持ち、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦する。
普遍性問題を解決するために、多くの研究がネットワークを深くしたり、中間表現を結合させたりしている。
最近の研究では、ホモフィリーを特徴付ける新しい指標を提案するが、提案する指標とモデルの相関を考えることは稀である。
本稿ではまず,ノード近傍におけるラベルの複雑さや純度を測定するため,新しい計量であるNeighborhood Homophily(\textit{NH})を設計する。
さらに、このメトリックを古典的なグラフ畳み込みネットワーク(gcn)アーキテクチャに組み込んで、 \textbf{n}eighborhood \textbf{h}omophily-based \textbf{g}raph \textbf{c}onvolutional \textbf{n}etwork (\textbf{nhgcn})を提案する。
このフレームワークでは、隣人は推定された \textit{NH} 値でグループ化され、異なるチャネルから集約され、その結果のノード予測が順番に使われて \textit{NH} 値を推定および更新する。
メトリック推定とモデル推論の2つのプロセスは、よりよいノード分類を達成するために交互に最適化される。
nhgcnは、ホモフィラスベンチマークとヘテロフィラスベンチマークの両方で最高性能を達成し、現在のsata法と比較して最大7.4\%改善されている。
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