論文の概要: Balancing Augmentation with Edge-Utility Filter for Signed GNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16862v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 07:15:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 00:05:51.482085
- Title: Balancing Augmentation with Edge-Utility Filter for Signed GNNs
- Title（参考訳）: 符号付きGNNのためのエッジユーティリティフィルタによるバランシング強化
- Authors: Ke-Jia Chen, Yaming Ji, Youran Qu, Chuhan Xu
- Abstract要約: 署名付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、多くの現実世界のネットワークが2種類のエッジを含む署名付きネットワークであるため、近年注目を集めている。
負のエッジの存在は2つの側面においてSGNNのロバスト性に影響を与える。
本稿では,SGNNにおける上記の2つの側面に対処するバランス強化手法を提案する。まず,不均衡構造における各負のエッジの発生を計算して,各負のエッジの有用性を計測し,第2に,(1)エッジレギュレータを用いて原符号グラフを選択的に拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Signed graph neural networks (SGNNs) has recently drawn more attention as
many real-world networks are signed networks containing two types of edges:
positive and negative. The existence of negative edges affects the SGNN
robustness on two aspects. One is the semantic imbalance as the negative edges
are usually hard to obtain though they can provide potentially useful
information. The other is the structural unbalance, e.g. unbalanced triangles,
an indication of incompatible relationship among nodes. In this paper, we
propose a balancing augmentation method to address the above two aspects for
SGNNs. Firstly, the utility of each negative edge is measured by calculating
its occurrence in unbalanced structures. Secondly, the original signed graph is
selectively augmented with the use of (1) an edge perturbation regulator to
balance the number of positive and negative edges and to determine the ratio of
perturbed edges to original edges and (2) an edge utility filter to remove the
negative edges with low utility to make the graph structure more balanced.
Finally, a SGNN is trained on the augmented graph which effectively explores
the credible relationships. A detailed theoretical analysis is also conducted
to prove the effectiveness of each module. Experiments on five real-world
datasets in link prediction demonstrate that our method has the advantages of
effectiveness and generalization and can significantly improve the performance
of SGNN backbones.
- Abstract（参考訳）: 署名付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、多くの現実世界のネットワークが2種類のエッジを含む署名付きネットワークであるため、近年注目を集めている。
負のエッジの存在は、2つの側面においてSGNNの堅牢性に影響を与える。
ひとつは意味的不均衡であり、負のエッジは通常入手が難しいが、潜在的に有用な情報を提供することができる。
もう1つは構造的不均衡、例えば不平衡三角形であり、ノード間の不整合関係を示す。
本稿では,SGNNにおける上記の2つの側面に対処するバランス強化手法を提案する。
まず、不平衡構造における各負縁の効用を計算して測定する。
次に、(1)エッジ摂動レギュレータを用いて、正のエッジ数と負のエッジ数とをバランスさせ、また、摂動したエッジと元のエッジとの比率を判定し、(2)負のエッジを低いユーティリティで除去し、グラフ構造をよりバランスさせるエッジユーティリティフィルタを用いて、元のサイン付きグラフを選択的に拡張する。
最後に、SGNNは、信頼できる関係を効果的に探求する拡張グラフに基づいて訓練される。
また,各モジュールの有効性を証明するための詳細な理論的解析を行った。
リンク予測における5つの実世界のデータセット実験により,本手法は有効性と一般化の利点があり,SGNNバックボーンの性能を著しく向上させることができることを示した。
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