論文の概要: Clarify Confused Nodes Through Separated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02285v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 07:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 18:46:14.648205
• Title: Clarify Confused Nodes Through Separated Learning
• Title（参考訳）: 分離学習による混乱ノードの明確化
• Authors: Shengbo Gong, Jiajun Zhou, Qi Xuan
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ指向タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 実世界のグラフは、必ずある種の不均一なノードを含み、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦する。 我々は,ノードのより信頼性の高い分離を容易にするため,Nighborhood Confusion(NC)と呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4290619267487488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved remarkable advances in graph-oriented tasks. However, real-world graphs invariably contain a certain proportion of heterophilous nodes, challenging the homophily assumption of classical GNNs and hindering their performance. Most existing studies continue to design generic models with shared weights between heterophilous and homophilous nodes. Despite the incorporation of high-order message or multi-channel architectures, these efforts often fall short. A minority of studies attempt to train different node groups separately, but suffering from inappropriate separation metric and low efficiency. In this paper, we first propose a new metric, termed Neighborhood Confusion (NC), to facilitate a more reliable separation of nodes. We observe that node groups with different levels of NC values exhibit certain differences in intra-group accuracy and visualized embeddings. These pave a way for Neighborhood Confusion-guided Graph Convolutional Network (NCGCN), in which nodes are grouped by their NC values and accept intra-group weight sharing and message passing. Extensive experiments on both homophilous and heterophilous benchmarks demonstrate that NCGCN can effectively separate nodes and offers significant performance improvement compared to latest methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ指向タスクにおいて著しく進歩した。 しかし、実世界のグラフには不均一なノードの割合が必ず含まれており、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦し、その性能を妨げている。 既存の研究の多くは、ヘテロフィラスノードとホモフィラスノードの共有重みを持つジェネリックモデルの設計を続けている。 高階メッセージやマルチチャネルアーキテクチャが組み込まれているにもかかわらず、これらの取り組みはしばしば不足している。 少数の研究は異なるノード群を個別に訓練しようとするが、不適切な分離基準と低い効率に苦しむ。 本稿ではまず,より信頼性の高いノード分離を容易にするため,近隣融合(NC)と呼ばれる新しいメトリクスを提案する。 nc値の異なるノード群は,グループ内精度と組込みの可視化において一定の差異を示す。 これらの方法では、ノードをNC値でグループ化し、グループ内での重み共有とメッセージパッシングを受け入れるNCGCN(Neighborhood Confusion-guided Graph Convolutional Network)が実現される。 NCGCNがノードを効果的に分離し、最新の手法と比較して大幅な性能向上をもたらすことを示す。

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