論文の概要: CAT: A Causally Graph Attention Network for Trimming Heterophilic Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08672v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 06:08:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-16 00:02:33.363415
- Title: CAT: A Causally Graph Attention Network for Trimming Heterophilic Graph
- Title（参考訳）: cat: 血縁グラフをトリミングするための因果グラフアテンションネットワーク
- Authors: Silu He, Qinyao Luo, Xinsha Fu, Ling Zhao, Ronghua Du, Haifeng Lia
- Abstract要約: グラフ注意ネットワーク(GAT)は、グラフ上のより優れた局所的な集約のために、近隣ノードの重要性を適応的に学習するように設計されている。
既存のGATは、異種近傍の高割合が中心ノードの自己認識を弱めるため、異種グラフにおいて顕著な識別能力の低下に悩まされる。
本稿では,隣接するノードの抽出効果(DE)を推定し,弱めるために,異種グラフをトリミングするCausally graph Attention Networkを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.629424058715509
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Local Attention-guided Message Passing Mechanism (LAMP) adopted in Graph
Attention Networks (GATs) is designed to adaptively learn the importance of
neighboring nodes for better local aggregation on the graph, which can bring
the representations of similar neighbors closer effectively, thus showing
stronger discrimination ability. However, existing GATs suffer from a
significant discrimination ability decline in heterophilic graphs because the
high proportion of dissimilar neighbors can weaken the self-attention of the
central node, jointly resulting in the deviation of the central node from
similar nodes in the representation space. This kind of effect generated by
neighboring nodes is called the Distraction Effect (DE) in this paper. To
estimate and weaken the DE of neighboring nodes, we propose a Causally graph
Attention network for Trimming heterophilic graph (CAT). To estimate the DE,
since the DE are generated through two paths (grab the attention assigned to
neighbors and reduce the self-attention of the central node), we use Total
Effect to model DE, which is a kind of causal estimand and can be estimated
from intervened data; To weaken the DE, we identify the neighbors with the
highest DE (we call them Distraction Neighbors) and remove them. We adopt three
representative GATs as the base model within the proposed CAT framework and
conduct experiments on seven heterophilic datasets in three different sizes.
Comparative experiments show that CAT can improve the node classification
accuracy of all base GAT models. Ablation experiments and visualization further
validate the enhancement of discrimination ability brought by CAT. The source
code is available at https://github.com/GeoX-Lab/CAT.
- Abstract（参考訳）: グラフ注意ネットワーク(GAT)に採用されているローカルアテンション誘導メッセージパッシングメカニズム(LAMP)は、グラフ上のより優れたローカルアグリゲーションのために、近隣ノードの重要性を適応的に学習するように設計されている。
しかし、既存のgatsは、類似する隣接ノードの比率が高いと中央ノードの自己着脱が弱くなり、同時に表現空間の類似ノードから中央ノードのずれが生じるため、好血球グラフにおいて有意な識別能力低下に苦しむ。
本稿では, 隣接ノードが生成するこのような効果をディストラクション効果(DE)と呼ぶ。
隣接ノードのdeを推定して弱めるために,cat (trimming heterophilic graph) のための因果グラフアテンションネットワークを提案する。
deを推定するには、deを2つの経路(隣接ノードに割り当てられた注意をグラブし、中央ノードの自己照準を減少させる)で生成するので、deは因果推定の一種であり、干渉データから推定できるdeモデルにトータルエフェクトを使用し、deを弱めるために、deを最も高いdeを持つ隣人を識別し、それを除去します。
我々は提案したCATフレームワークのベースモデルとして3つの代表GATを採用し、3つの異なるサイズのヘテロ親和性データセットに対して実験を行う。
比較実験により、CATは全てのベースGATモデルのノード分類精度を向上させることができることが示された。
アブレーション実験と可視化により、CATによる識別能力の向上がさらに検証された。
ソースコードはhttps://github.com/GeoX-Lab/CATで入手できる。
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