論文の概要: Hybrid Graph: A Unified Graph Representation with Datasets and Benchmarks for Complex Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05108v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 11:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 14:45:30.813733
• Title: Hybrid Graph: A Unified Graph Representation with Datasets and Benchmarks for Complex Graphs
• Title（参考訳）: Hybrid Graph: 複雑なグラフのためのデータセットとベンチマークを備えた統一グラフ表現
• Authors: Zehui Li, Xiangyu Zhao, Mingzhu Shen, Guy-Bart Stan, Pietro Li\`o, Yiren Zhao
• Abstract要約: ハイブリッドグラフの概念を導入し、ハイブリッドグラフベンチマーク(HGB)を紹介する。 HGBには、生物学、ソーシャルメディア、eコマースなど、さまざまな領域にわたる23の現実世界のハイブリッドグラフデータセットが含まれている。 HGB上でグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングと評価を容易にするための評価フレームワークと支援フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.593153211498185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphs are widely used to encapsulate a variety of data formats, but real-world networks often involve complex node relations beyond only being pairwise. While hypergraphs and hierarchical graphs have been developed and employed to account for the complex node relations, they cannot fully represent these complexities in practice. Additionally, though many Graph Neural Networks (GNNs) have been proposed for representation learning on higher-order graphs, they are usually only evaluated on simple graph datasets. Therefore, there is a need for a unified modelling of higher-order graphs, and a collection of comprehensive datasets with an accessible evaluation framework to fully understand the performance of these algorithms on complex graphs. In this paper, we introduce the concept of hybrid graphs, a unified definition for higher-order graphs, and present the Hybrid Graph Benchmark (HGB). HGB contains 23 real-world hybrid graph datasets across various domains such as biology, social media, and e-commerce. Furthermore, we provide an extensible evaluation framework and a supporting codebase to facilitate the training and evaluation of GNNs on HGB. Our empirical study of existing GNNs on HGB reveals various research opportunities and gaps, including (1) evaluating the actual performance improvement of hypergraph GNNs over simple graph GNNs; (2) comparing the impact of different sampling strategies on hybrid graph learning methods; and (3) exploring ways to integrate simple graph and hypergraph information. We make our source code and full datasets publicly available at https://zehui127.github.io/hybrid-graph-benchmark/.
• Abstract（参考訳）: グラフは様々なデータフォーマットをカプセル化するために広く使われているが、実世界のネットワークはペアワイズ以上の複雑なノード関係を持つことが多い。 ハイパーグラフや階層グラフが開発され、複雑なノード関係を考慮に入れられているが、実際にはこれらの複雑さを完全に表現することはできない。 さらに、高階グラフ上での表現学習には多くのグラフニューラルネットワーク(GNN)が提案されているが、通常は単純なグラフデータセットでのみ評価される。 したがって、複雑なグラフ上でこれらのアルゴリズムの性能を十分に理解するために、高階グラフの統一モデリングと、アクセス可能な評価フレームワークを備えた包括的なデータセットの集合が必要である。 本稿では,高次グラフの統一定義であるハイブリットグラフの概念を紹介し,ハイブリットグラフベンチマーク(hgb)を提案する。 hgbには、生物学、ソーシャルメディア、eコマースなど、さまざまなドメインにわたる23の現実世界のハイブリッドグラフデータセットが含まれている。 さらに,HGB上でのGNNのトレーニングと評価を容易にするため,拡張可能な評価フレームワークとサポートコードベースを提供する。 HGB 上の既存の GNN に関する実証的研究は,(1) グラフ GNN 上でのハイパーグラフ GNN の実際の性能向上の評価,(2) ハイブリッドグラフ学習法における異なるサンプリング戦略の影響の比較,(3) グラフ情報とハイパーグラフ情報の統合方法の探索など,様々な研究機会とギャップが明らかにされている。 ソースコードと全データセットはhttps://zehui127.github.io/hybrid-graph-benchmark/で公開しています。

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