論文の概要: Union Subgraph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15747v3
• Date: Tue, 9 Jan 2024 05:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 20:20:35.640259
• Title: Union Subgraph Neural Networks
• Title（参考訳）: union subgraphニューラルネットワーク
• Authors: Jiaxing Xu, Aihu Zhang, Qingtian Bian, Vijay Prakash Dwivedi and Yiping Ke
• Abstract要約: 我々は、新しいタイプのサブ構造から抽出された隣り合う接続情報を注入することで、グラフニューラルネットワーク(GNN)を強化する。 符号化された隣り合う接続性を利用することにより、UnionSNN(Union Subgraph Neural Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 グラフレベルとノードレベルの両方のタスクに関する18のベンチマークの実験では、UnionSNNが最先端のベースラインモデルより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.922920885565194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are widely used for graph representation learning in many application domains. The expressiveness of vanilla GNNs is upper-bounded by 1-dimensional Weisfeiler-Leman (1-WL) test as they operate on rooted subtrees through iterative message passing. In this paper, we empower GNNs by injecting neighbor-connectivity information extracted from a new type of substructure. We first investigate different kinds of connectivities existing in a local neighborhood and identify a substructure called union subgraph, which is able to capture the complete picture of the 1-hop neighborhood of an edge. We then design a shortest-path-based substructure descriptor that possesses three nice properties and can effectively encode the high-order connectivities in union subgraphs. By infusing the encoded neighbor connectivities, we propose a novel model, namely Union Subgraph Neural Network (UnionSNN), which is proven to be strictly more powerful than 1-WL in distinguishing non-isomorphic graphs. Additionally, the local encoding from union subgraphs can also be injected into arbitrary message-passing neural networks (MPNNs) and Transformer-based models as a plugin. Extensive experiments on 18 benchmarks of both graph-level and node-level tasks demonstrate that UnionSNN outperforms state-of-the-art baseline models, with competitive computational efficiency. The injection of our local encoding to existing models is able to boost the performance by up to 11.09%. Our code is available at https://github.com/AngusMonroe/UnionSNN.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのアプリケーション領域でグラフ表現学習に広く使われている。 バニラGNNの表現性は、1次元のWeisfeiler-Leman (1-WL) テストによって上界化され、反復的なメッセージパッシングを通じてルート木に作用する。 本稿では,新しいタイプのサブ構造から抽出した近接接続情報を注入することにより,GNNの強化を図る。 まず, 周辺地域に存在する様々な接続性を調査し, エッジの1ホップ近傍の全体像を捉えることができるunion subgraphと呼ばれるサブ構造を同定する。 次に、3つの優れた特性を持ち、結合部分グラフの高次接続性を効果的にエンコードできる最短パスベースの部分構造記述子を設計する。 エンコードされた隣接コネクティビティを注入することにより、非同型グラフの識別において、1-wlよりも厳密に強力であることが証明された、union subgraph neural network (unionsnn) という新しいモデルを提案する。 さらに、ユニオンサブグラフからのローカルエンコーディングは、任意のメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)やTransformerベースのモデルにプラグインとして注入することもできる。 グラフレベルとノードレベルの両方のタスクの18のベンチマークに関する広範な実験は、unionsnnが最先端のベースラインモデルよりも優れた計算効率を示している。 既存のモデルにローカルエンコーディングを注入することで、パフォーマンスを最大11.09%向上させることができる。 私たちのコードはhttps://github.com/AngusMonroe/UnionSNNで利用可能です。

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