論文の概要: PathMLP: Smooth Path Towards High-order Homophily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13532v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 14:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 12:28:03.170986
• Title: PathMLP: Smooth Path Towards High-order Homophily
• Title（参考訳）: PathMLP: 高次ホモフィリーに向けたスムースパス
• Authors: Chenxuan Xie, Jiajun Zhou, Shengbo Gong, Jiacheng Wan, Jiaxu Qian, Shanqing Yu, Qi Xuan and Xiaoniu Yang
• Abstract要約: 実世界のグラフはヘテロフィリーが増加しており、ノードはもはや同じラベルを持つノードに接続されない傾向にある。 高次ホモフィリーを含む滑らかな経路を抽出するための類似性に基づく経路サンプリング戦略を設計する。 本稿では,多層パーセプトロン(MLP)に基づく軽量モデルPathMLPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3394807949932495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world graphs exhibit increasing heterophily, where nodes no longer tend to be connected to nodes with the same label, challenging the homophily assumption of classical graph neural networks (GNNs) and impeding their performance. Intriguingly, we observe that certain high-order information on heterophilous data exhibits high homophily, which motivates us to involve high-order information in node representation learning. However, common practices in GNNs to acquire high-order information mainly through increasing model depth and altering message-passing mechanisms, which, albeit effective to a certain extent, suffer from three shortcomings: 1) over-smoothing due to excessive model depth and propagation times; 2) high-order information is not fully utilized; 3) low computational efficiency. In this regard, we design a similarity-based path sampling strategy to capture smooth paths containing high-order homophily. Then we propose a lightweight model based on multi-layer perceptrons (MLP), named PathMLP, which can encode messages carried by paths via simple transformation and concatenation operations, and effectively learn node representations in heterophilous graphs through adaptive path aggregation. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms baselines on 16 out of 20 datasets, underlining its effectiveness and superiority in alleviating the heterophily problem. In addition, our method is immune to over-smoothing and has high computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 実世界のグラフはヘテロフィリが増加しており、ノードはもはや同じラベルを持つノードに接続されない傾向にあり、古典的なグラフニューラルネットワーク(GNN)のホモフィリな仮定に挑戦し、その性能を妨げる。 興味深いことに、異種データの高次情報は高いホモフィリーを示しており、ノード表現学習に高次情報を巻き込む動機となっている。 しかしながら、gnnでは、主にモデル深度の増大とメッセージパッシング機構の変更を通じて、高次情報を取得する慣例が一般的であり、ある程度有効ではあるが、3つの欠点がある。 1) 過度なモデル深度と伝播時間による過度なスムーシング 2 高次情報は、十分に活用されていない。 3) 計算効率が低い。 本研究では,高次ホモフィリーを含む滑らかな経路を抽出するための類似性に基づく経路サンプリング戦略を設計する。 そこで本研究では,多層パーセプトロン(mlp)に基づく軽量モデルであるpathmlpを提案する。 広範な実験により,本手法は20のデータセットのうち16のベースラインを上回っており,ヘテロフィリー問題の軽減効果と優越性が示された。 また,本手法は過剰吸入に免疫があり,高い計算効率を有する。

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