論文の概要: Investigating the Interplay between Features and Structures in Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09570v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 14:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:57:58.143882
• Title: Investigating the Interplay between Features and Structures in Graph Learning
• Title（参考訳）: グラフ学習における特徴と構造間の相互作用の検討
• Authors: Daniele Castellana, Federico Errica
• Abstract要約: 過去には、メッセージパッシング手法のノード分類予測の改善と、ホモフィリィに強く関連していると考えられていた。 最近では、グラフが完全にヘテロ親和性であるが性能が高いノード分類タスクを構築することができるため、そのような二分法は単純すぎると研究者らは指摘した。 本研究は,ノード分類タスクの2つの生成過程を定式化することにより,この強い仮定が成立しない場合に何が起こるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.436174170552484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the past, the dichotomy between homophily and heterophily has inspired research contributions toward a better understanding of Deep Graph Networks' inductive bias. In particular, it was believed that homophily strongly correlates with better node classification predictions of message-passing methods. More recently, however, researchers pointed out that such dichotomy is too simplistic as we can construct node classification tasks where graphs are completely heterophilic but the performances remain high. Most of these works have also proposed new quantitative metrics to understand when a graph structure is useful, which implicitly or explicitly assume the correlation between node features and target labels. Our work empirically investigates what happens when this strong assumption does not hold, by formalising two generative processes for node classification tasks that allow us to build and study ad-hoc problems. To quantitatively measure the influence of the node features on the target labels, we also use a metric we call Feature Informativeness. We construct six synthetic tasks and evaluate the performance of six models, including structure-agnostic ones. Our findings reveal that previously defined metrics are not adequate when we relax the above assumption. Our contribution to the workshop aims at presenting novel research findings that could help advance our understanding of the field.
• Abstract（参考訳）: 過去には、ホモフィリーとヘテロフィリーの二分法はディープグラフネットワークの帰納バイアスをよりよく理解するための研究の貢献に影響を与えた。 特に、ホモフィリーは、メッセージパッシング手法のより良いノード分類予測と強い相関があると信じられた。 しかし最近では、グラフが完全にヘテロ親和性であるが性能が高いノード分類タスクを構築することができるため、このような二分法は単純すぎることが指摘されている。 これらの研究の多くは、グラフ構造がいつ役立つかを理解するために、ノードの特徴とターゲットラベルの相関を暗黙的あるいは明示的に仮定する新しい定量的指標を提案している。 我々の研究は、ノード分類タスクのための2つの生成プロセスを定式化し、アドホックな問題を構築し、研究することで、この強い仮定が成立しないときに何が起こるかを実証的に調査する。 ノード特徴がターゲットラベルに与える影響を定量的に測定するために、我々はFeature Informativenessと呼ばれるメトリクスを使用する。 6つの合成タスクを構築し,構造非依存タスクを含む6つのモデルの性能評価を行った。 以上の結果から,既定のメトリクスは,上記の仮定を緩和しても不十分であることが判明した。 ワークショップへのコントリビューションは、この分野の理解を深めるための新しい研究成果の提示を目的としている。

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