論文の概要: Beyond Homophily: Reconstructing Structure for Graph-agnostic Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02931v1
• Date: Wed, 3 May 2023 01:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-14 21:20:51.137439
• Title: Beyond Homophily: Reconstructing Structure for Graph-agnostic Clustering
• Title（参考訳）: beyond homophily:グラフ非依存クラスタリングのための再構成構造
• Authors: Erlin Pan, Zhao Kang
• Abstract要約: グラフを好適なGNNモデルが見つかる前に、まずホモ親和性あるいはヘテロ親和性として識別することは不可能である。 本稿では,グラフ再構成,混合フィルタ,二重グラフクラスタリングネットワークという3つの重要な要素を含むグラフクラスタリング手法を提案する。 我々の手法は異種グラフ上で他者を支配している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.764819403555512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) based methods have achieved impressive performance on node clustering task. However, they are designed on the homophilic assumption of graph and clustering on heterophilic graph is overlooked. Due to the lack of labels, it is impossible to first identify a graph as homophilic or heterophilic before a suitable GNN model can be found. Hence, clustering on real-world graph with various levels of homophily poses a new challenge to the graph research community. To fill this gap, we propose a novel graph clustering method, which contains three key components: graph reconstruction, a mixed filter, and dual graph clustering network. To be graph-agnostic, we empirically construct two graphs which are high homophily and heterophily from each data. The mixed filter based on the new graphs extracts both low-frequency and high-frequency information. To reduce the adverse coupling between node attribute and topological structure, we separately map them into two subspaces in dual graph clustering network. Extensive experiments on 11 benchmark graphs demonstrate our promising performance. In particular, our method dominates others on heterophilic graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法は,ノードクラスタリングタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、それらはグラフとヘテロフィルグラフ上のクラスタリングのホモフィル的仮定に基づいて設計されている。 ラベルの欠如により、グラフが適切なGNNモデルを見つける前に、最初にホモフィルまたはヘテロフィルであると識別することは不可能である。 したがって、様々なレベルのホモフィリーを持つ現実世界のグラフ上のクラスタリングは、グラフ研究コミュニティに新たな課題をもたらす。 このギャップを埋めるために,グラフ再構成,混合フィルタ,二重グラフクラスタリングネットワークという3つの重要な要素を含むグラフクラスタリング手法を提案する。 グラフに依存しないためには、各データから高いホモフィリーかつヘテロフィリーな2つのグラフを経験的に構築する。 新しいグラフに基づく混合フィルタは、低周波情報と高周波情報の両方を抽出する。 ノード属性とトポロジ構造の間の負の結合を低減するために,2つのグラフクラスタリングネットワーク内の2つの部分空間に別々にマップする。 11のベンチマークグラフに関する広範な実験は、有望なパフォーマンスを示している。 特に,本手法は異種グラフ上で他者を支配する。

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