論文の概要: An Efficient Subgraph GNN with Provable Substructure Counting Power

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10576v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 06:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 02:38:50.649682
• Title: An Efficient Subgraph GNN with Provable Substructure Counting Power
• Title（参考訳）: 確率的部分構造カウントパワーを有する高効率サブグラフGNN
• Authors: Zuoyu Yan, Junru Zhou, Liangcai Gao, Zhi Tang, Muhan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のサブストラクチャカウント能力による表現能力の向上について検討する。 近年の進歩では、入力グラフを多数のサブグラフに分割するサブグラフGNNが採用され、グラフ全体の表現を拡大するためにそれぞれにGNNが適用されるようになった。 様々なサブ構造を識別できるにもかかわらず、サブグラフGNNは計算とメモリの大幅なコストによって妨げられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.44487589958533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the enhancement of graph neural networks' (GNNs) representation power through their ability in substructure counting. Recent advances have seen the adoption of subgraph GNNs, which partition an input graph into numerous subgraphs, subsequently applying GNNs to each to augment the graph's overall representation. Despite their ability to identify various substructures, subgraph GNNs are hindered by significant computational and memory costs. In this paper, we tackle a critical question: Is it possible for GNNs to count substructures both \textbf{efficiently} and \textbf{provably}? Our approach begins with a theoretical demonstration that the distance to rooted nodes in subgraphs is key to boosting the counting power of subgraph GNNs. To avoid the need for repetitively applying GNN across all subgraphs, we introduce precomputed structural embeddings that encapsulate this crucial distance information. Experiments validate that our proposed model retains the counting power of subgraph GNNs while achieving significantly faster performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のサブストラクチャカウント能力による表現能力の向上について検討する。 近年の進歩では、入力グラフを多数のサブグラフに分割するサブグラフGNNが採用され、グラフ全体の表現を拡大するためにそれぞれにGNNが適用されるようになった。 様々なサブ構造を識別できるにもかかわらず、サブグラフGNNは計算とメモリの大幅なコストによって妨げられる。 本稿では、GNNが \textbf{efficiently} と \textbf{provably} の両方のサブ構造をカウントすることは可能か? 我々のアプローチは、サブグラフ内のルートノード間距離が、サブグラフGNNのカウント能力を高める鍵となるという理論実証から始まる。 全ての部分グラフに繰り返しGNNを適用する必要性を避けるため、この重要な距離情報をカプセル化する事前計算された構造埋め込みを導入する。 実験により,提案モデルがサブグラフGNNのカウント能力を保ちながら,性能が著しく向上することを確認した。

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