論文の概要: Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16560v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 05:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 23:33:02.618509
• Title: Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
• Title（参考訳）: ヘテロフォリーおよびラベルノイズのあるグラフに対するラベル伝搬の復活
• Authors: Yao Cheng, Caihua Shan, Yifei Shen, Xiang Li, Siqiang Luo, Dongsheng Li,
• Abstract要約: ラベルノイズは、ディープニューラルネットワークの一般化能力を著しく低下させるため、大規模なデータセットでは一般的な課題である。 任意のヘテロフィリーの文脈におけるグラフラベルノイズについて検討し、ノイズラベルの修正とラベルの割り当てを未ラベルノードで行うことを目的とした。 R2LP$は、3つのステップからなる反復アルゴリズムである。(1) グラフを再構成してホモフィリプロパティを復元し、(2) ラベルの伝搬を利用してノイズラベルを修正し、(3) 信頼度の高いラベルを選択して次のイテレーションに保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.11022005996222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Label noise is a common challenge in large datasets, as it can significantly degrade the generalization ability of deep neural networks. Most existing studies focus on noisy labels in computer vision; however, graph models encompass both node features and graph topology as input, and become more susceptible to label noise through message-passing mechanisms. Recently, only a few works have been proposed to tackle the label noise on graphs. One significant limitation is that they operate under the assumption that the graph exhibits homophily and that the labels are distributed smoothly. However, real-world graphs can exhibit varying degrees of heterophily, or even be dominated by heterophily, which results in the inadequacy of the current methods. In this paper, we study graph label noise in the context of arbitrary heterophily, with the aim of rectifying noisy labels and assigning labels to previously unlabeled nodes. We begin by conducting two empirical analyses to explore the impact of graph homophily on graph label noise. Following observations, we propose a efficient algorithm, denoted as $R^{2}LP$. Specifically, $R^{2}LP$ is an iterative algorithm with three steps: (1) reconstruct the graph to recover the homophily property, (2) utilize label propagation to rectify the noisy labels, (3) select high-confidence labels to retain for the next iteration. By iterating these steps, we obtain a set of correct labels, ultimately achieving high accuracy in the node classification task. The theoretical analysis is also provided to demonstrate its remarkable denoising effect. Finally, we perform experiments on ten benchmark datasets with different levels of graph heterophily and various types of noise. In these experiments, we compare the performance of $R^{2}LP$ against ten typical baseline methods. Our results illustrate the superior performance of the proposed $R^{2}LP$.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズは、ディープニューラルネットワークの一般化能力を著しく低下させるため、大規模なデータセットでは一般的な課題である。 しかし、グラフモデルにはノードの特徴とグラフトポロジの両方が入力として含まれており、メッセージパッシング機構を通じてラベルのノイズを受けやすいものになっている。 近年,グラフ上のラベルノイズに対処する研究がいくつか提案されている。 重要な制限の一つは、グラフがホモフィリーであり、ラベルが滑らかに分布しているという仮定の下で機能することである。 しかし、現実世界のグラフは様々な度の異方性を示すことができ、あるいは異方性によって支配されることもあるため、現在の方法が不十分である。 本稿では, 任意のヘテロフィリーの文脈におけるグラフラベルノイズについて検討し, ノイズラベルの修正とラベルの割り当てを未ラベルノードに割り当てることを目的とした。 まず、2つの経験的分析を行い、グラフのホモフィリーがグラフラベルノイズに与える影響を探索する。 観測の後,$R^{2}LP$と表記される効率的なアルゴリズムを提案する。 特に、$R^{2}LP$は3段階の反復アルゴリズムである: 1) グラフを再構成してホモフィリーな性質を復元し、(2) ラベルの伝搬を利用してノイズのあるラベルを修正し、(3) 次のイテレーションで保持する高信頼ラベルを選択する。 これらのステップを繰り返すことで、正しいラベルの集合が得られ、最終的にノード分類タスクにおいて高い精度を達成できる。 理論解析は、その顕著なデノナイジング効果を示すためにも提供される。 最後に、異なるレベルのグラフヘテロフィリーと様々な種類のノイズを持つ10のベンチマークデータセットで実験を行う。 これらの実験では、R^{2}LP$を10の典型的なベースライン法と比較した。 提案した$R^{2}LP$の優れた性能を示す。

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