論文の概要: GraphRARE: Reinforcement Learning Enhanced Graph Neural Network with Relative Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09708v2
• Date: Sat, 13 Apr 2024 08:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 22:57:53.080682
• Title: GraphRARE: Reinforcement Learning Enhanced Graph Neural Network with Relative Entropy
• Title（参考訳）: GraphRARE: 相対エントロピーを備えた強化学習型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Tianhao Peng, Wenjun Wu, Haitao Yuan, Zhifeng Bao, Zhao Pengrui, Xin Yu, Xuetao Lin, Yu Liang, Yanjun Pu,
• Abstract要約: GraphRAREはノード相対エントロピーと深層強化学習に基づいて構築されたフレームワークである。 革新的なノード相対エントロピーは、ノードペア間の相互情報を測定するために使用される。 グラフトポロジを最適化するために,深層強化学習に基づくアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.553180564868306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown advantages in graph-based analysis tasks. However, most existing methods have the homogeneity assumption and show poor performance on heterophilic graphs, where the linked nodes have dissimilar features and different class labels, and the semantically related nodes might be multi-hop away. To address this limitation, this paper presents GraphRARE, a general framework built upon node relative entropy and deep reinforcement learning, to strengthen the expressive capability of GNNs. An innovative node relative entropy, which considers node features and structural similarity, is used to measure mutual information between node pairs. In addition, to avoid the sub-optimal solutions caused by mixing useful information and noises of remote nodes, a deep reinforcement learning-based algorithm is developed to optimize the graph topology. This algorithm selects informative nodes and discards noisy nodes based on the defined node relative entropy. Extensive experiments are conducted on seven real-world datasets. The experimental results demonstrate the superiority of GraphRARE in node classification and its capability to optimize the original graph topology.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースの分析タスクにおいて利点を示している。 しかし、既存のほとんどの手法は同質性の仮定を持ち、連結ノードが異なる特徴と異なるクラスラベルを持つヘテロ親和性グラフ上では性能が劣っている。 この制限に対処するため、GNNの表現能力を強化するために、ノード相対エントロピーと深層強化学習に基づく一般的なフレームワークであるGraphRAREを提案する。 ノードの特徴と構造的類似性を考慮した革新的なノード相対エントロピーは、ノードペア間の相互情報を測定するために使用される。 さらに,遠隔ノードの有用な情報とノイズを混合することによって生じる準最適解を避けるために,グラフトポロジを最適化する深層強化学習アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは情報ノードを選択し、定義したノード相対エントロピーに基づいてノイズノードを破棄する。 7つの実世界のデータセットで大規模な実験を行う。 実験結果は,ノード分類におけるGraphRAREの優位性と,元のグラフトポロジを最適化する能力を示す。

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