論文の概要: Hypergraph Neural Networks through the Lens of Message Passing: A Common
Perspective to Homophily and Architecture Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07684v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 17:35:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 21:29:12.381896
- Title: Hypergraph Neural Networks through the Lens of Message Passing: A Common
Perspective to Homophily and Architecture Design
- Title（参考訳）: メッセージパッシングのレンズによるハイパーグラフニューラルネットワーク: ホモフィリとアーキテクチャ設計への共通の視点
- Authors: Lev Telyatnikov, Maria Sofia Bucarelli, Guillermo Bernardez, Olga
Zaghen, Simone Scardapane, Pietro Lio
- Abstract要約: 本稿では,メッセージパッシング方式に基づく高階ネットワークにおけるホモフィリーの新たな概念化を提案する。
ハイパーエッジ依存ノード表現を可能にすることで,HGNNを再定義する新しいメッセージパッシングフレームワークであるMultiSetを提案する。
提案を文脈化して,ハイパーグラフ表現学習における貴重な洞察を得るための,広範な実験のセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.410655263764799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most of the current hypergraph learning methodologies and benchmarking
datasets in the hypergraph realm are obtained by lifting procedures from their
graph analogs, simultaneously leading to overshadowing hypergraph network
foundations. This paper attempts to confront some pending questions in that
regard: Can the concept of homophily play a crucial role in Hypergraph Neural
Networks (HGNNs), similar to its significance in graph-based research? Is there
room for improving current hypergraph architectures and methodologies? (e.g. by
carefully addressing the specific characteristics of higher-order networks) Do
existing datasets provide a meaningful benchmark for HGNNs? Diving into the
details, this paper proposes a novel conceptualization of homophily in
higher-order networks based on a message passing scheme; this approach
harmonizes the analytical frameworks of datasets and architectures, offering a
unified perspective for exploring and interpreting complex, higher-order
network structures and dynamics. Further, we propose MultiSet, a novel message
passing framework that redefines HGNNs by allowing hyperedge-dependent node
representations, as well as introduce a novel architecture MultiSetMixer that
leverages a new hyperedge sampling strategy. Finally, we provide an extensive
set of experiments that contextualize our proposals and lead to valuable
insights in hypergraph representation learning.
- Abstract（参考訳）: 現在のハイパーグラフ学習手法とハイパーグラフ領域のベンチマークデータセットのほとんどは、グラフアナログからの手順を持ち上げ、同時にハイパーグラフネットワーク基盤のオーバーシェーディングにつながる。
グラフベース研究におけるその重要性と同様に、ホモフィリーの概念はハイパーグラフニューラルネットワーク(hgnns)において重要な役割を果たすことができるか?
現在のハイパーグラフアーキテクチャと方法論を改善する余地はあるか?
(例えば、高次ネットワークの特定の特性に慎重に対応することにより)
既存のデータセットは、HGNNに有意義なベンチマークを提供するか?
本稿では,メッセージパッシング方式に基づく高階ネットワークにおけるホモフィリーの新たな概念化を提案する。本手法は,複雑な高階ネットワーク構造と動的構造を探索・解釈するための統一的な視点を提供する,データセットとアーキテクチャの解析的枠組みを調和させる。
さらに、ハイパーエッジ依存ノード表現を可能にすることでHGNNを再定義する新しいメッセージパッシングフレームワークであるMultiSetを提案し、新しいハイパーエッジサンプリング戦略を活用する新しいアーキテクチャであるMultiSetMixerを提案する。
最後に、提案をコンテキスト化し、ハイパーグラフ表現学習に有用な洞察をもたらす、広範な実験セットを提供します。
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