論文の概要: Heterophily-Based Graph Neural Network for Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08725v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 21:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 15:32:03.942213
• Title: Heterophily-Based Graph Neural Network for Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: 不均衡分類のためのヘテロフィリベースグラフニューラルネットワーク
• Authors: Zirui Liang, Yuntao Li, Tianjin Huang, Akrati Saxena, Yulong Pei, Mykola Pechenizkiy
• Abstract要約: グラフの不均衡な分類をグラフヘテロフィリを考慮した一意なアプローチを導入する。 我々は,不均衡な分類戦略をヘテロフィリア認識GNNと統合したFast Im-GBKを提案する。 実世界のグラフに関する我々の実験は、ノード分類タスクの分類性能と効率において、我々のモデルが優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.51668009720269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown promise in addressing graph-related problems, including node classification. However, conventional GNNs assume an even distribution of data across classes, which is often not the case in real-world scenarios, where certain classes are severely underrepresented. This leads to suboptimal performance of standard GNNs on imbalanced graphs. In this paper, we introduce a unique approach that tackles imbalanced classification on graphs by considering graph heterophily. We investigate the intricate relationship between class imbalance and graph heterophily, revealing that minority classes not only exhibit a scarcity of samples but also manifest lower levels of homophily, facilitating the propagation of erroneous information among neighboring nodes. Drawing upon this insight, we propose an efficient method, called Fast Im-GBK, which integrates an imbalance classification strategy with heterophily-aware GNNs to effectively address the class imbalance problem while significantly reducing training time. Our experiments on real-world graphs demonstrate our model's superiority in classification performance and efficiency for node classification tasks compared to existing baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、ノード分類を含むグラフ関連の問題に対処することに有望である。 しかし、従来のGNNでは、クラス間のデータの均等な分散を前提としており、特定のクラスが過小評価されている現実のシナリオではそうではないことが多い。 これにより、不均衡グラフ上の標準GNNの準最適性能が得られる。 本稿では,グラフの不均衡な分類をヘテロフィリーに考慮し,一意なアプローチを提案する。 本研究は, クラス不均衡とグラフヘテロフィリの複雑な関係を考察し, 少数クラスはサンプルの不足だけでなく, ホモフィリの低いレベルも示し, 近隣ノード間の誤情報の伝播を容易にすることを明らかにする。 そこで本研究では,Fast Im-GBKという手法を提案する。この手法は不均衡分類戦略をヘテロフィリ認識GNNと統合し,クラス不均衡問題を効果的に解決し,トレーニング時間を大幅に短縮する。 実世界のグラフに関する実験は,既存のベースラインと比較して,ノード分類タスクの分類性能と効率が優れていることを示す。

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