論文の概要: Clarify Confused Nodes via Separated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02285v4
• Date: Tue, 08 Oct 2024 13:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:48.003795
• Title: Clarify Confused Nodes via Separated Learning
• Title（参考訳）: 分離学習による混乱ノードの明確化
• Authors: Jiajun Zhou, Shengbo Gong, Xuanze Chen, Chenxuan Xie, Shanqing Yu, Qi Xuan, Xiaoniu Yang,
• 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、伝統的な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）: 4.282496716373314
• License:
• 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 traditional 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 messages or multi-channel architectures, these efforts often fall short. A minority of studies attempt to train different node groups separately but suffer from inappropriate separation metrics 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 the 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 our framework can effectively separate nodes and yield significant performance improvement compared to the latest methods. The source code will be available in https://github.com/Graph4Sec-Team/NCGNN.
• Abstract（参考訳）: 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。 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、従来の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、ヘテロ親和性ノードとホモ親和性ノード間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、不適切な分離指標と低い効率に悩まされている。 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,近傍核融合(Neighborhood Confusion, 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、グループ内精度と可視化された埋め込みに一定の差があることが観察された。 NCGCN(Neighborhood Confusion-guided Graph Convolutional Network)は、ノードをNC値でグループ化し、グループ内の重み共有とメッセージパッシングを受け入れる。 同好性ベンチマークとヘテロ親和性ベンチマークの両方に対する大規模な実験により、我々のフレームワークは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改善を達成できることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/Graph4Sec-Team/NCGNNで入手できる。

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