論文の概要: A Simple and Scalable Graph Neural Network for Large Directed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08274v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 06:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 18:49:18.324208
• Title: A Simple and Scalable Graph Neural Network for Large Directed Graphs
• Title（参考訳）: 大方向グラフのためのシンプルでスケーラブルなグラフニューラルネットワーク
• Authors: Seiji Maekawa, Yuya Sasaki, Makoto Onizuka
• Abstract要約: 入力グラフ内のノード表現とエッジ方向認識の様々な組み合わせについて検討する。 そこで本研究では,A2DUGを簡易かつ包括的に分類する手法を提案する。 我々は、A2DUGが様々なデータセットで安定して動作し、最先端の手法と比較して11.29まで精度が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.792826520370774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Node classification is one of the hottest tasks in graph analysis. Though existing studies have explored various node representations in directed and undirected graphs, they have overlooked the distinctions of their capabilities to capture the information of graphs. To tackle the limitation, we investigate various combinations of node representations (aggregated features vs. adjacency lists) and edge direction awareness within an input graph (directed vs. undirected). We address the first empirical study to benchmark the performance of various GNNs that use either combination of node representations and edge direction awareness. Our experiments demonstrate that no single combination stably achieves state-of-the-art results across datasets, which indicates that we need to select appropriate combinations depending on the dataset characteristics. In response, we propose a simple yet holistic classification method A2DUG which leverages all combinations of node representations in directed and undirected graphs. We demonstrate that A2DUG stably performs well on various datasets and improves the accuracy up to 11.29 compared with the state-of-the-art methods. To spur the development of new methods, we publicly release our complete codebase under the MIT license.
• Abstract（参考訳）: ノード分類は、グラフ分析で最もホットなタスクの1つです。 既存の研究は有向グラフと無向グラフで様々なノード表現を探索しているが、グラフの情報を取り込む能力の区別を見落としている。 この制限に対処するために,入力グラフ内のノード表現(アグリゲーション特徴と隣接リスト)とエッジ方向認識(指向性と非指向性)の様々な組み合わせについて検討する。 本研究は,ノード表現とエッジ方向認識を併用した各種GNNの性能のベンチマークを行うための実証的研究である。 実験の結果,データセット間で,どの組み合わせも安定して最先端の結果が得られず,データセットの特性に応じて適切な組み合わせを選択する必要があることが示された。 そこで本研究では,有向グラフと無向グラフのすべてのノード表現の組み合わせを活用する,単純かつ総括的な分類法a2dugを提案する。 a2dugは様々なデータセットで安定して動作し、最先端の手法と比較して11.29まで精度が向上する。 新しいメソッドの開発を促進するため、MITライセンスの下で完全なコードベースを公開しています。

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