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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10398v3
• Date: Thu, 19 Oct 2023 15:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 20:42:42.304159
• 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。 実世界の3つの生物データセットを収集・リリースし、マルチラベルグラフ生成器を開発する。
• 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, we define homophily and Cross-Class Neighborhood Similarity for the multi-label scenario and provide a thorough analyses of the collected $9$ multi-label datasets. Finally, we perform a large-scale comparative study with $8$ methods and $9$ datasets and analyse the performances of the methods to assess the progress made by current state of the art in the multi-label node classification scenario. We release our benchmark at https://github.com/Tianqi-py/MLGNC.
• 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。 2つ目のコントリビューションとして、マルチラベルシナリオに対するホモフィリーおよびクロスクラス近傍類似性を定義し、収集した9ドルのマルチラベルデータセットを徹底的に分析する。 最後に,8ドルのメソッドと9ドルのデータセットを用いた大規模比較研究を行い,マルチラベルノード分類シナリオにおける最先端の成果を評価するための手法の性能分析を行った。 ベンチマークはhttps://github.com/tianqi-py/mlgncでリリースします。

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