論文の概要: On Performance Discrepancies Across Local Homophily Levels in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05557v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 21:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 15:24:46.591166
• Title: On Performance Discrepancies Across Local Homophily Levels in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける局所ホモフィリーレベルの性能差について
• Authors: Donald Loveland, Jiong Zhu, Mark Heimann, Benjamin Fish, Michael T. Shaub, Danai Koutra
• Abstract要約: ノードの局所的ホモフィリーレベルがグラフのグローバルなホモフィリーレベルからテスト時にずれたときのGNNの性能について検討する。 a)GNNはグラフの大域的ホモフィリーから逸脱するノードの一般化に失敗する可能性があり、(b)高局所ホモフィリーは必ずしもノードの高性能を必ずしも示さないこと、(c)ヘテロフィリーを扱うために設計されたGNNモデルは、様々なヘテロフィリー範囲にわたってより良い性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.653946520514161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research on GNNs has highlighted a relationship between high homophily (i.e., the tendency for nodes of a similar class to connect) and strong predictive performance in node classification. However, recent research has found the relationship to be more nuanced, demonstrating that even simple GNNs can learn in certain heterophilous settings. To bridge the gap between these findings, we revisit the assumptions made in previous works and identify that datasets are often treated as having a constant homophily level across nodes. To align closer to real-world datasets, we theoretically and empirically study the performance of GNNs when the local homophily level of a node deviates at test-time from the global homophily level of its graph. To aid our theoretical analysis, we introduce a new parameter to the preferential attachment model commonly used in homophily analysis to enable the control of local homophily levels in generated graphs, enabling a systematic empirical study on how local homophily can impact performance. We additionally perform a granular analysis on a number of real-world datasets with varying global homophily levels. Across our theoretical and empirical results, we find that (a)~ GNNs can fail to generalize to test nodes that deviate from the global homophily of a graph, (b)~ high local homophily does not necessarily confer high performance for a node, and (c)~ GNN models designed to handle heterophily are able to perform better across varying heterophily ranges irrespective of the dataset's global homophily. These findings point towards a GNN's over-reliance on the global homophily used for training and motivates the need to design GNNs that can better generalize across large local homophily ranges.
• Abstract（参考訳）: gnnの研究は、高い相同性(つまり類似クラスのノードが接続する傾向)とノード分類における強力な予測性能との関係を強調している。 しかし、最近の研究では、この関係はよりニュアンスが高いことが分かっており、単純なGNNでもある種の異性愛的な環境で学習できることが示されている。 これらの結果のギャップを埋めるために,先行研究における仮定を再検討し,データセットがノード間で一定のホモフィリーレベルを持つものとして扱われることが多いことを明らかにする。 実世界のデータセットに近づくために,ノードの局所的ホモフィリーレベルがグラフのグローバルなホモフィリーレベルからテスト時にずれたとき,GNNの性能を理論的かつ実証的に研究する。 本理論解析を支援するために, 局所ホモフィリーレベル制御を可能にするため, 局所ホモフィリーが性能に与える影響に関する系統的実証研究を可能にするため, ホモフィリー解析で一般的に用いられる優先アタッチメントモデルに新たなパラメータを導入する。 さらに,グローバルなホモフィリーレベルの異なる実世界のデータセットの粒度解析を行う。 理論的な結果と経験的な結果から (a)~GNNは、グラフのグローバルなホモフィリーから逸脱するテストノードに一般化できない可能性がある。 (b)~高局所ホモフィリーは必ずしもノードの高性能を期待するとは限らない。 (c)~ ヘテロフィリーを扱うように設計されたGNNモデルは、データセットのグローバルなホモフィリーに関係なく、様々なヘテロフィリー範囲でより良い性能を発揮する。 これらの知見は、GNNがグローバルなホモフィリーを過度に信頼してトレーニングし、大きなローカルなホモフィリー範囲をまたいでより一般化可能なGNNを設計する必要があることを示唆している。

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