論文の概要: Long-range Meta-path Search on Large-scale Heterogeneous Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08430v4
- Date: Sat, 3 Feb 2024 09:14:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 05:54:24.737169
- Title: Long-range Meta-path Search on Large-scale Heterogeneous Graphs
- Title（参考訳）: 大規模不均一グラフの長距離メタパス探索
- Authors: Chao Li, Zijie Guo, Qiuting He, Hao Xu and Kun He
- Abstract要約: Long-range Meta-path Search through Progressive Smpling (LMSPS) は異種グラフへの長距離依存性を利用するための自動フレームワークである。
対象ノードタイプに関連する全てのメタパスを持つ検索空間を開発する。
プログレッシブサンプリングアルゴリズムを用いることで、LMSPSはホップに依存しない時間複雑さで探索空間を動的に縮小する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.337441888232624
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Utilizing long-range dependency, though extensively studied in homogeneous
graphs, has not been well investigated on heterogeneous graphs. Addressing this
research gap presents two major challenges. The first is to alleviate
computational costs while endeavoring to leverage as much effective information
as possible in the presence of heterogeneity. The second involves overcoming
the well-known over-smoothing issue occurring in various graph neural networks.
To this end, we investigate the importance of different meta-paths and
introduce an automatic framework for utilizing long-range dependency on
heterogeneous graphs, denoted as Long-range Meta-path Search through
Progressive Sampling (LMSPS). Specifically, we develop a search space with all
meta-paths related to the target node type. By employing a progressive sampling
algorithm, LMSPS dynamically shrinks the search space with hop-independent time
complexity. Utilizing a sampling evaluation strategy as the guidance, LMSPS
conducts a specialized and effective meta-path selection. Subsequently, only
effective meta-paths are employed for retraining to reduce costs and overcome
the over-smoothing issue. Extensive experiments on various heterogeneous
datasets demonstrate that LMSPS discovers effective long-range meta-paths and
outperforms the state-of-the-art. Besides, it ranks top-1 on the leaderboards
of \texttt{ogbn-mag} in Open Graph Benchmark. Our code is available at
https://github.com/JHL-HUST/LDMLP.
- Abstract（参考訳）: 長距離依存性は均質グラフで広く研究されているが、不均一グラフではよく研究されていない。
この研究ギャップに対処することは2つの大きな課題を示す。
第一は計算コストを軽減し、不均質な存在下で可能な限り効果的な情報を活用することに努めることである。
2つ目は、様々なグラフニューラルネットワークで発生するよく知られたオーバースムースな問題を克服することである。
そこで本研究では,異なるメタパスの重要性について検討し,Long-range Meta-path Search through Progressive Smpling (LMSPS) と呼ばれる異種グラフへの長距離依存性を利用するためのフレームワークを提案する。
具体的には、ターゲットノードタイプに関連する全てのメタパスを持つ検索空間を開発する。
プログレッシブサンプリングアルゴリズムを用いることで、LMSPSはホップに依存しない時間複雑さで探索空間を動的に縮小する。
LMSPSは、サンプリング評価戦略をガイダンスとして活用し、特殊かつ効果的なメタパス選択を行う。
その後、効果的なメタパスのみが再訓練に使われ、コストを削減し、余計な問題を克服する。
様々な異種データセットに対する大規模な実験により、LMSPSは効果的な長距離メタパスを発見し、最先端の状態を上回ります。
さらに、Open Graph Benchmarkで \texttt{ogbn-mag} のリーダーボードのトップ1にランクインしている。
私たちのコードはhttps://github.com/jhl-hust/ldmlpで利用可能です。
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