論文の概要: Topology-guided Hypergraph Transformer Network: Unveiling Structural
Insights for Improved Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09657v1
- Date: Sat, 14 Oct 2023 20:08:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 19:02:14.092576
- Title: Topology-guided Hypergraph Transformer Network: Unveiling Structural
Insights for Improved Representation
- Title（参考訳）: トポロジー誘導型ハイパーグラフトランスネットワーク:表現改善のための構造的考察
- Authors: Khaled Mohammed Saifuddin, Mehmet Emin Aktas, Esra Akbas
- Abstract要約: 位相誘導型ハイパーグラフトランスネットワーク(THTN)を提案する。
このモデルでは、まず、構造的本質を維持しながらグラフからハイパーグラフを定式化し、グラフ内の高次関係を学習する。
本稿では,意味的,構造的両面から重要なノードとハイパーエッジを発見する構造認識型自己認識機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3044677039636754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hypergraphs, with their capacity to depict high-order relationships, have
emerged as a significant extension of traditional graphs. Although Graph Neural
Networks (GNNs) have remarkable performance in graph representation learning,
their extension to hypergraphs encounters challenges due to their intricate
structures. Furthermore, current hypergraph transformers, a special variant of
GNN, utilize semantic feature-based self-attention, ignoring topological
attributes of nodes and hyperedges. To address these challenges, we propose a
Topology-guided Hypergraph Transformer Network (THTN). In this model, we first
formulate a hypergraph from a graph while retaining its structural essence to
learn higher-order relations within the graph. Then, we design a simple yet
effective structural and spatial encoding module to incorporate the topological
and spatial information of the nodes into their representation. Further, we
present a structure-aware self-attention mechanism that discovers the important
nodes and hyperedges from both semantic and structural viewpoints. By
leveraging these two modules, THTN crafts an improved node representation,
capturing both local and global topological expressions. Extensive experiments
conducted on node classification tasks demonstrate that the performance of the
proposed model consistently exceeds that of the existing approaches.
- Abstract（参考訳）: 高階関係を描く能力を持つハイパーグラフは、従来のグラフの重要な拡張として現れてきた。
グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において顕著な性能を持つが、ハイパーグラフへの拡張はその複雑な構造のために困難に直面する。
さらに、GNNの特殊な変種である現在のハイパーグラフトランスフォーマーは、ノードやハイパーエッジのトポロジ特性を無視し、意味的特徴に基づく自己アテンションを利用する。
これらの課題に対処するため,Topology-Guided Hypergraph Transformer Network (THTN)を提案する。
このモデルでは、まずグラフからハイパーグラフを定式化し、その構造的本質を保持してグラフ内の高次関係を学習する。
そこで我々は,ノードのトポロジ的,空間的情報を表現に組み込むシンプルな構造的,空間的エンコーディングモジュールを設計した。
さらに,セマンティクスと構造の両方の観点から重要なノードやハイパーエッジを検出する,構造認識型セルフアテンション機構を提案する。
これら2つのモジュールを活用することで、THTNはノード表現を改善し、局所的およびグローバルなトポロジ表現をキャプチャする。
ノード分類タスクで実施された大規模な実験は、提案モデルの性能が既存の手法よりも常に高いことを示す。
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