論文の概要: Hetero$^2$Net: Heterophily-aware Representation Learning on Heterogenerous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11664v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 02:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 18:09:25.000402
• Title: Hetero$^2$Net: Heterophily-aware Representation Learning on Heterogenerous Graphs
• Title（参考訳）: hetero$^2$net:異種グラフを用いたヘテロフィアウェア表現学習
• Authors: Jintang Li, Zheng Wei, Jiawang Dan, Jing Zhou, Yuchang Zhu, Ruofan Wu, Baokun Wang, Zhang Zhen, Changhua Meng, Hong Jin, Zibin Zheng, Liang Chen
• Abstract要約: We present Hetero$2$Net, a heterophily-aware HGNN that includes both masked metapath prediction and masked label prediction task。 Hetero$2$Netを,ヘテロフィリーのレベルが異なる5つの実世界ヘテロジニアスグラフベンチマークで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.858702539146385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world graphs are typically complex, exhibiting heterogeneity in the global structure, as well as strong heterophily within local neighborhoods. While a growing body of literature has revealed the limitations of common graph neural networks (GNNs) in handling homogeneous graphs with heterophily, little work has been conducted on investigating the heterophily properties in the context of heterogeneous graphs. To bridge this research gap, we identify the heterophily in heterogeneous graphs using metapaths and propose two practical metrics to quantitatively describe the levels of heterophily. Through in-depth investigations on several real-world heterogeneous graphs exhibiting varying levels of heterophily, we have observed that heterogeneous graph neural networks (HGNNs), which inherit many mechanisms from GNNs designed for homogeneous graphs, fail to generalize to heterogeneous graphs with heterophily or low level of homophily. To address the challenge, we present Hetero$^2$Net, a heterophily-aware HGNN that incorporates both masked metapath prediction and masked label prediction tasks to effectively and flexibly handle both homophilic and heterophilic heterogeneous graphs. We evaluate the performance of Hetero$^2$Net on five real-world heterogeneous graph benchmarks with varying levels of heterophily. The results demonstrate that Hetero$^2$Net outperforms strong baselines in the semi-supervised node classification task, providing valuable insights into effectively handling more complex heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: 実世界のグラフは概して複雑であり、大域的な構造に異質性を示し、また近隣では強い異質性を示す。 ヘテロジニアスグラフをヘテロジニアスグラフで扱う際の共通グラフニューラルネットワーク(GNN)の限界が増大する一方で、ヘテロジニアスグラフの文脈におけるヘテロジニアス特性の研究はほとんど行われていない。 この研究ギャップを埋めるために,メタパスを用いて異種グラフのヘテロフィリを同定し,ヘテロフィリのレベルを定量的に記述する2つの実用的な指標を提案する。 ヘテロフィリーのレベルが異なる実世界の異種グラフの詳細な調査を通じて、同種グラフ用に設計されたGNNから多くのメカニズムを継承するヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)が、異種グラフや低次ホモフィリーのヘテロジニアスグラフへの一般化に失敗することを発見した。 この課題に対処するために,マスク付きメタパス予測とマスク付きラベル予測タスクを併用したヘテロフィックなHGNNであるHetero$^2$Netを提案し,同種グラフとヘテロフィリックなヘテロジニアスグラフの両方を効果的かつ柔軟に扱う。 我々は,ヘテロフィアレベルが異なる5つの実世界のヘテロフィアグラフベンチマークにおいて,ヘテロ$^2$netの性能を評価する。 その結果、Hetero$^2$Netは、半教師付きノード分類タスクにおいて強いベースラインを上回り、より複雑な異種グラフを効果的に扱うための貴重な洞察を与えている。

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