論文の概要: A Metadata-Driven Approach to Understand Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19263v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 04:25:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 21:50:25.181153
- Title: A Metadata-Driven Approach to Understand Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワーク理解のためのメタデータ駆動アプローチ
- Authors: Ting Wei Li, Qiaozhu Mei, Jiaqi Ma
- Abstract要約: グラフデータ特性に対するGNNの感度を解析するための$textitmetadata-driven$アプローチを提案する。
よりバランスの取れた次数分布を持つデータセットは,ノード表現の線形分離性の向上を図っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.240017543449735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved remarkable success in various
applications, but their performance can be sensitive to specific data
properties of the graph datasets they operate on. Current literature on
understanding the limitations of GNNs has primarily employed a
$\textit{model-driven}$ approach that leverage heuristics and domain knowledge
from network science or graph theory to model the GNN behaviors, which is
time-consuming and highly subjective. In this work, we propose a
$\textit{metadata-driven}$ approach to analyze the sensitivity of GNNs to graph
data properties, motivated by the increasing availability of graph learning
benchmarks. We perform a multivariate sparse regression analysis on the
metadata derived from benchmarking GNN performance across diverse datasets,
yielding a set of salient data properties. To validate the effectiveness of our
data-driven approach, we focus on one identified data property, the degree
distribution, and investigate how this property influences GNN performance
through theoretical analysis and controlled experiments. Our theoretical
findings reveal that datasets with more balanced degree distribution exhibit
better linear separability of node representations, thus leading to better GNN
performance. We also conduct controlled experiments using synthetic datasets
with varying degree distributions, and the results align well with our
theoretical findings. Collectively, both the theoretical analysis and
controlled experiments verify that the proposed metadata-driven approach is
effective in identifying critical data properties for GNNs.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々なアプリケーションで顕著な成功を収めているが、そのパフォーマンスはグラフデータセットの特定のデータ特性に敏感である。
GNNの限界を理解するための現在の文献は、主にネットワーク科学やグラフ理論からヒューリスティックスとドメイン知識を活用してGNNの振る舞いをモデル化する$\textit{model-driven}$アプローチを採用しており、それは時間をかけて非常に主観的である。
本研究ではGNNのグラフデータ特性に対する感度を解析するための$\textit{metadata-driven}$アプローチを提案する。
多様なデータセットにまたがってGNN性能のベンチマークから得られたメタデータを多変量スパース回帰解析し,データ特性の集合を生成する。
データ駆動手法の有効性を検証するため,データ特性の特定,度数分布に着目し,理論解析や制御実験を通じて,この特性がGNNの性能に与える影響について検討する。
より平衡度分布のよいデータセットは,ノード表現の線形分離性が向上し,GNNの性能が向上することを示す。
また, 次数分布の異なる合成データセットを用いて制御実験を行い, 実験結果が理論値とよく一致した。
理論的解析と制御実験の両方により,提案手法がGNNの重要データ特性の同定に有効であることを検証した。
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