論文の概要: Class-Imbalanced Graph Learning without Class Rebalancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14181v2
• Date: Sun, 19 May 2024 17:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:40:21.323996
• Title: Class-Imbalanced Graph Learning without Class Rebalancing
• Title（参考訳）: クラスリバランシングを伴わないクラス不均衡グラフ学習
• Authors: Zhining Liu, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, Hyunsik Yoo, David Zhou, Zhe Xu, Yada Zhu, Kommy Weldemariam, Jingrui He, Hanghang Tong,
• Abstract要約: クラス不均衡は実世界のノード分類タスクでよく見られ、グラフ学習モデルには大きな課題がある。 本研究では、トポロジカルパラダイムからクラス不均衡バイアスの根本原因にアプローチする。 我々は,クラス再バランスを伴わずにクラス不均衡バイアスを軽減するために,軽量なトポロジカル拡張フレームワークであるBATを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.1368829847041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Class imbalance is prevalent in real-world node classification tasks and poses great challenges for graph learning models. Most existing studies are rooted in a class-rebalancing (CR) perspective and address class imbalance with class-wise reweighting or resampling. In this work, we approach the root cause of class-imbalance bias from an topological paradigm. Specifically, we theoretically reveal two fundamental phenomena in the graph topology that greatly exacerbate the predictive bias stemming from class imbalance. On this basis, we devise a lightweight topological augmentation framework BAT to mitigate the class-imbalance bias without class rebalancing. Being orthogonal to CR, BAT can function as an efficient plug-and-play module that can be seamlessly combined with and significantly boost existing CR techniques. Systematic experiments on real-world imbalanced graph learning tasks show that BAT can deliver up to 46.27% performance gain and up to 72.74% bias reduction over existing techniques. Code, examples, and documentations are available at https://github.com/ZhiningLiu1998/BAT.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡は実世界のノード分類タスクでよく見られ、グラフ学習モデルには大きな課題がある。 既存の研究の多くは、クラスバランス(CR)の観点と、クラスワイドのリウェイトやリサンプリングによるクラス不均衡に根ざしている。 本研究では、トポロジカルパラダイムからクラス不均衡バイアスの根本原因にアプローチする。 具体的には、クラス不均衡に起因する予測バイアスを大幅に悪化させるグラフトポロジーにおける2つの基本的な現象を理論的に明らかにする。 そこで我々は,クラス再バランスを伴わないクラスバランスバイアスを軽減するために,軽量なトポロジカル拡張フレームワークBATを考案した。 CRと直交しているため、BATは効率的なプラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能し、既存のCR技術とシームレスに結合し、大幅に向上させることができる。 実世界の不均衡グラフ学習タスクに関する体系的な実験は、BATが46.27%のパフォーマンス向上と72.74%のバイアス低減を達成できることを示している。 コード、例、ドキュメントはhttps://github.com/ZhiningLiu1998/BAT.orgで公開されている。

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