論文の概要: Multi-label Node Classification On Graph-Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10398v2
• Date: Tue, 29 Aug 2023 07:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 18:26:50.656434
• Title: Multi-label Node Classification On Graph-Structured Data
• Title（参考訳）: グラフ構造データに基づくマルチラベルノード分類
• Authors: Tianqi Zhao, Ngan Thi Dong, Alan Hanjalic, Megha Khosla
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)では、グラフ上のノード分類タスクの最先端の改善が示されている。 それぞれのノードが複数のラベルを持つことができる、より一般的で現実的なシナリオは、これまでほとんど注目されなかった。 マルチラベルシナリオは、これまでマルチクラスシナリオで定義されてきたホモフィリーおよびヘテロフィリーの通常の意味に従わないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.892731722253387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown state-of-the-art improvements in node classification tasks on graphs. While these improvements have been largely demonstrated in a multi-class classification scenario, a more general and realistic scenario in which each node could have multiple labels has so far received little attention. The first challenge in conducting focused studies on multi-label node classification is the limited number of publicly available multi-label graph datasets. Therefore, as our first contribution, we collect and release three real-world biological datasets and develop a multi-label graph generator to generate datasets with tunable properties. While high label similarity (high homophily) is usually attributed to the success of GNNs, we argue that a multi-label scenario does not follow the usual semantics of homophily and heterophily so far defined for a multi-class scenario. As our second contribution, besides defining homophily for the multi-label scenario, we develop a new approach that dynamically fuses the feature and label correlation information to learn label-informed representations. Finally, we perform a large-scale comparative study with $10$ methods and $9$ datasets which also showcase the effectiveness of our approach. We release our benchmark at \url{https://anonymous.4open.science/r/LFLF-5D8C/}.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上のノード分類タスクの最先端の改善を示している。 これらの改善は、多クラス分類シナリオで大きく実証されているが、各ノードが複数のラベルを持つことができるより一般的で現実的なシナリオは、これまでほとんど注目されなかった。 マルチラベルノード分類に焦点をあてる最初の課題は、公開されているマルチラベルグラフデータセットの限られた数である。 したがって、最初の貢献として、3つの実世界の生物学的データセットを収集し、リリースし、チューニング可能なプロパティを持つデータセットを生成するマルチラベルグラフジェネレータを開発しました。 高いラベル類似性(高いホモフィリー)は通常、GNNの成功によるものであるが、我々は、マルチラベルシナリオは、これまでマルチクラスシナリオで定義されたホモフィリーとヘテロフィリーの通常の意味論に従わないと論じる。 第2の貢献として,マルチラベルシナリオのホモフィリを定義することに加えて,特徴量とラベル相関情報を動的に融合してラベル変形表現を学習する新しいアプローチを開発した。 最後に、我々は10ドルのメソッドと9ドルのデータセットで大規模な比較研究を行い、このアプローチの有効性も示しています。 ベンチマークは \url{https://anonymous.4open.science/r/LFLF-5D8C/} で公開しています。

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