論文の概要: Seq-HGNN: Learning Sequential Node Representation on Heterogeneous Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10771v1
• Date: Thu, 18 May 2023 07:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:22:01.454331
• Title: Seq-HGNN: Learning Sequential Node Representation on Heterogeneous Graph
• Title（参考訳）: Seq-HGNN:不均一グラフを用いた逐次ノード表現学習
• Authors: Chenguang Du, Kaichun Yao, Hengshu Zhu, Deqing Wang, Fuzhen Zhuang and Hui Xiong
• Abstract要約: 本稿では,シーケンシャルノード表現,すなわちSeq-HGNNを用いた新しい異種グラフニューラルネットワークを提案する。 Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) と Open Graph Benchmark (OGB) の4つの広く使われているデータセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.254111405780364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the rapid development of heterogeneous graph neural networks (HGNNs) in information retrieval (IR) applications. Many existing HGNNs design a variety of tailor-made graph convolutions to capture structural and semantic information in heterogeneous graphs. However, existing HGNNs usually represent each node as a single vector in the multi-layer graph convolution calculation, which makes the high-level graph convolution layer fail to distinguish information from different relations and different orders, resulting in the information loss in the message passing. %insufficient mining of information. To this end, we propose a novel heterogeneous graph neural network with sequential node representation, namely Seq-HGNN. To avoid the information loss caused by the single vector node representation, we first design a sequential node representation learning mechanism to represent each node as a sequence of meta-path representations during the node message passing. Then we propose a heterogeneous representation fusion module, empowering Seq-HGNN to identify important meta-paths and aggregate their representations into a compact one. We conduct extensive experiments on four widely used datasets from Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) and Open Graph Benchmark (OGB). Experimental results show that our proposed method outperforms state-of-the-art baselines in both accuracy and efficiency. The source code is available at https://github.com/nobrowning/SEQ_HGNN.
• Abstract（参考訳）: 近年、情報検索(IR)アプリケーションにおけるヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)の急速な発展が見られた。 多くの既存のhgnnは、構造的および意味的情報をヘテロジニアスグラフで捉えるために、様々なテーラーメイドグラフ畳み込みを設計する。 しかし、既存のhgnnは通常、各ノードを多層グラフ畳み込み計算において単一のベクターとして表現するので、高レベルグラフ畳み込み層は異なる関係と異なる順序の情報を区別できず、メッセージパスにおける情報損失が発生する。 % 情報マイニングが不十分。 そこで本研究では,逐次ノード表現を持つ新しいヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク,seq-hgnnを提案する。 単一ベクトルノード表現による情報損失を回避するため,まず,各ノードをノードメッセージパッシング中のメタパス表現列として表現する逐次ノード表現学習機構を設計する。 次に,seq-hgnnに重要なメタパスを同定し,それらの表現をコンパクトに集約する不均一表現融合モジュールを提案する。 Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) と Open Graph Benchmark (OGB) の4つの広く使われているデータセットについて広範な実験を行った。 実験の結果,提案手法は精度と効率の両方において最先端のベースラインを上回ることがわかった。 ソースコードはhttps://github.com/nobrowning/seq_hgnnで入手できる。

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