論文の概要: Towards Causal Classification: A Comprehensive Study on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15444v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 15:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 18:12:04.305502
• Title: Towards Causal Classification: A Comprehensive Study on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 因果分類に向けて:グラフニューラルネットワークの総合的研究
• Authors: Simi Job, Xiaohui Tao, Taotao Cai, Lin Li, Haoran Xie, Jianming Yong
• Abstract要約: グラフ構造化データを処理するグラフニューラルネットワーク(GNN)は因果解析の可能性を拡大した。 我々の研究は、9つのベンチマークグラフ分類モデルに展開し、7つのデータセットでその強度と汎用性をテストした。 本研究は,多種多様なデータ中心分野におけるGNNの理解と実用化の促進に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.360596957822471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exploration of Graph Neural Networks (GNNs) for processing graph-structured data has expanded, particularly their potential for causal analysis due to their universal approximation capabilities. Anticipated to significantly enhance common graph-based tasks such as classification and prediction, the development of a causally enhanced GNN framework is yet to be thoroughly investigated. Addressing this shortfall, our study delves into nine benchmark graph classification models, testing their strength and versatility across seven datasets spanning three varied domains to discern the impact of causality on the predictive prowess of GNNs. This research offers a detailed assessment of these models, shedding light on their efficiency, and flexibility in different data environments, and highlighting areas needing advancement. Our findings are instrumental in furthering the understanding and practical application of GNNs in diverse datacentric fields
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データ処理のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の探索は、特にその普遍的な近似能力による因果解析の可能性が拡大している。 分類や予測などの共通グラフに基づくタスクを著しく強化することを想定し, 因果的に強化されたGNNフレームワークの開発については, まだ徹底的に検討されていない。 この不足に対処するために,本研究は9つのベンチマークグラフ分類モデルに分解し,gnnの予測能力に対する因果性の影響を識別するために,3つの異なる領域にまたがる7つのデータセットにまたがる強みと汎用性をテストした。 この研究は、これらのモデルの詳細な評価、その効率性、異なるデータ環境における柔軟性、進歩を必要とする領域の強調を提供する。 我々の発見は、多種多様なデータ中心分野におけるGNNの理解と実用化の促進に有効である。

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