論文の概要: Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19872v1
• Date: Wed, 31 May 2023 14:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:10:42.240141
• Title: Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials
• Title（参考訳）: 正の非可換多項式によるスペクトル不均一グラフ畳み込み
• Authors: Mingguo He, Zhewei Wei, Shikun Feng, Zhengjie Huang, Weibin Li, Yu Sun, Dianhai Yu
• Abstract要約: 正の非可換空間に基づく新しい異種畳み込みネットワークであるPSHGCNを提案する。 PSHGCNは、多種多様な異種グラフ畳み込みを学習し、ノード分類タスクにおいて優れた性能を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.980101817751937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous Graph Neural Networks (HGNNs) have gained significant popularity in various heterogeneous graph learning tasks. However, most HGNNs rely on spatial domain-based message passing and attention modules for information propagation and aggregation. These spatial-based HGNNs neglect the utilization of spectral graph convolutions, which are the foundation of Graph Convolutional Networks (GCN) on homogeneous graphs. Inspired by the effectiveness and scalability of spectral-based GNNs on homogeneous graphs, this paper explores the extension of spectral-based GNNs to heterogeneous graphs. We propose PSHGCN, a novel heterogeneous convolutional network based on positive noncommutative polynomials. PSHGCN provides a simple yet effective approach for learning spectral graph convolutions on heterogeneous graphs. Moreover, we demonstrate the rationale of PSHGCN in graph optimization. We conducted an extensive experimental study to show that PSHGCN can learn diverse spectral heterogeneous graph convolutions and achieve superior performance in node classification tasks. Our code is available at https://github.com/ivam-he/PSHGCN.
• Abstract（参考訳）: 不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、様々な異種グラフ学習タスクで大きな人気を得ている。 しかし、ほとんどのHGNNは情報伝達と集約のために空間領域ベースのメッセージパッシングとアテンションモジュールに依存している。 これらの空間ベースHGNNは、均一グラフ上のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の基礎であるスペクトルグラフ畳み込みの利用を無視する。 均一グラフ上でのスペクトルベースGNNの有効性と拡張性から着想を得て,スペクトルベースGNNの異種グラフへの拡張について検討する。 正の非可換多項式に基づく新しい異種畳み込みネットワークであるPSHGCNを提案する。 PSHGCNは、ヘテロジニアスグラフ上のスペクトルグラフ畳み込みを学習するための単純かつ効果的なアプローチを提供する。 さらに,グラフ最適化におけるPSHGCNの理論的根拠を示す。 我々は、PSHGCNが多種多様な異種グラフ畳み込みを学習し、ノード分類タスクにおいて優れた性能が得られることを示すために、広範な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/ivam-he/pshgcnで利用可能です。

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