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/2310.07684v2
- Date: Mon, 5 Feb 2024 12:45:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 04:43:18.217332
- 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: メッセージ・パッシング・スキーム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。
我々は、HNN内の高次構造を処理するための自然で、ほとんど探索されていない戦略について検討する。
- 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, leading to overshadowing specific characteristics of
hypergraphs. This paper attempts to confront some pending questions in that
regard: Q1 Can the concept of homophily play a crucial role in Hypergraph
Neural Networks (HNNs)? Q2 Is there room for improving current HNN
architectures by carefully addressing specific characteristics of higher-order
networks? Q3 Do existing datasets provide a meaningful benchmark for HNNs? To
address them, we first introduce a novel conceptualization of homophily in
higher-order networks based on a Message Passing (MP) scheme, unifying both the
analytical examination and the modeling of higher-order networks. Further, we
investigate some natural, yet mostly unexplored, strategies for processing
higher-order structures within HNNs such as keeping hyperedge-dependent node
representations, or performing node/hyperedge stochastic samplings, leading us
to the most general MP formulation up to date -MultiSet-, as well as to an
original architecture design, MultiSetMixer. Finally, we conduct an extensive
set of experiments that contextualize our proposals and successfully provide
insights about our inquiries.
- Abstract（参考訳）: 現在のハイパーグラフ学習方法論や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手順を持ち上げて得られるため、ハイパーグラフの特定の特徴を過大評価することになる。
Q1 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(HNN)において重要な役割を担っているか?
Q2 高階ネットワークの特徴に注意して対処することで、現在のHNNアーキテクチャを改善する余地はあるか?
Q3 既存のデータセットは、HNNに有意義なベンチマークを提供するか?
そこで,我々はまず,メッセージパッシング(mp)方式に基づく高次ネットワークにおけるホモフィリの新たな概念化を提案し,解析的検証と高次ネットワークのモデリングの両方を統一した。
さらに,ハイパーエッジ依存ノード表現の保持やノード/ハイパーエッジ確率サンプリングなど,hnn内の高次構造を処理するための自然だがほとんど未検討の手法についても検討し,これまでで最も一般的なmp定式化であるmultiset-と,オリジナルのアーキテクチャ設計であるmultisetmixerに導いた。
最後に、我々の提案を文脈的に分析し、我々の質問に対する洞察をうまく提供するための広範な実験を行う。
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