論文の概要: Renormalized Graph Representations for Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00707v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 14:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 10:41:51.172012
• Title: Renormalized Graph Representations for Node Classification
• Title（参考訳）: ノード分類のための正規化グラフ表現
• Authors: Francesco Caso, Giovanni Trappolini, Andrea Bacciu, Pietro Liò, Fabrizio Silvestri,
• Abstract要約: ノード分類作業における粗いグラフ分解能の相違による影響を解析する。 グラフのメソスコピック構造の特徴スケールでの表現を特に実験する。 その結果,元のグラフと特徴的スケールグラフの両方にアクセス可能なモデルでは,統計的に有意な精度の向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.589472270424405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks process information on graphs represented at a given resolution scale. We analyze the effect of using different coarse-grained graph resolutions, obtained through the Laplacian renormalization group theory, on node classification tasks. At the theory's core is grouping nodes connected by significant information flow at a given time scale. Representations of the graph at different scales encode interaction information at different ranges. We specifically experiment using representations at the characteristic scale of the graph's mesoscopic structures. We provide the models with the original graph and the graph represented at the characteristic resolution scale and compare them to models that can only access the original graph. Our results showed that models with access to both the original graph and the characteristic scale graph can achieve statistically significant improvements in test accuracy.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、所定の解像度スケールで表現されたグラフに関する情報を処理する。 ラプラシアン再正規化群理論により得られた粗粒度グラフ分解のノード分類タスクへの影響を解析する。 理論の中核は、所定の時間スケールで重要な情報フローで接続されたノードをグループ化することである。 グラフの異なるスケールでの表現は、異なる範囲での相互作用情報を符号化する。 グラフのメソスコピック構造の特徴スケールでの表現を特に実験する。 原グラフと特徴分解スケールで表されるグラフをモデルに提供し、原グラフにのみアクセス可能なモデルと比較する。 その結果,元のグラフと特徴的スケールグラフの両方にアクセス可能なモデルでは,統計的に有意な精度の向上が得られた。

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