論文の概要: Enhancing Real-World Complex Network Representations with Hyperedge Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13033v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 14:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 14:53:06.344755
• Title: Enhancing Real-World Complex Network Representations with Hyperedge Augmentation
• Title（参考訳）: ハイパーエッジ拡張による実世界の複雑ネットワーク表現の強化
• Authors: Xiangyu Zhao, Zehui Li, Mingzhu Shen, Guy-Bart Stan, Pietro Li\`o, Yiren Zhao
• Abstract要約: 本稿では,仮想ハイパーエッジを生データに直接生成し,仮想ハイパーエッジ情報から抽出して補助ノード特徴を生成する新しいグラフ拡張手法を提案する。 我々の実証研究は、HyperAugがGNNベースラインや他のグラフ拡張手法を一貫して、著しく上回っていることを示している。 ソーシャルメディア,生物学,eコマースなど,さまざまな領域にまたがる23の新たな実世界のグラフデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.24150788635981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph augmentation methods play a crucial role in improving the performance and enhancing generalisation capabilities in Graph Neural Networks (GNNs). Existing graph augmentation methods mainly perturb the graph structures and are usually limited to pairwise node relations. These methods cannot fully address the complexities of real-world large-scale networks that often involve higher-order node relations beyond only being pairwise. Meanwhile, real-world graph datasets are predominantly modelled as simple graphs, due to the scarcity of data that can be used to form higher-order edges. Therefore, reconfiguring the higher-order edges as an integration into graph augmentation strategies lights up a promising research path to address the aforementioned issues. In this paper, we present Hyperedge Augmentation (HyperAug), a novel graph augmentation method that constructs virtual hyperedges directly form the raw data, and produces auxiliary node features by extracting from the virtual hyperedge information, which are used for enhancing GNN performances on downstream tasks. We design three diverse virtual hyperedge construction strategies to accompany the augmentation scheme: (1) via graph statistics, (2) from multiple data perspectives, and (3) utilising multi-modality. Furthermore, to facilitate HyperAug evaluation, we provide 23 novel real-world graph datasets across various domains including social media, biology, and e-commerce. Our empirical study shows that HyperAug consistently and significantly outperforms GNN baselines and other graph augmentation methods, across a variety of application contexts, which clearly indicates that it can effectively incorporate higher-order node relations into graph augmentation methods for real-world complex networks.
• Abstract（参考訳）: グラフ強化手法は,グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能向上と一般化機能の向上に重要な役割を果たす。 既存のグラフ拡張法は主にグラフ構造を摂動させ、通常はペアのノード関係に制限される。 これらの手法は、ペアワイズ以上の高次ノード関係を伴う実世界の大規模ネットワークの複雑さを完全に解決することはできない。 一方、実際のグラフデータセットは、高次のエッジを形成するために使用できるデータの不足のため、主に単純なグラフとしてモデル化されている。 したがって、グラフ拡張戦略への統合として高階エッジを再構成することは、前述の問題に対処するための有望な研究パスとなる。 本稿では,仮想ハイパーエッジを生データに直接生成する新しいグラフ拡張手法であるHyperAugを提案し,下流タスクにおけるGNN性能向上に使用される仮想ハイパーエッジ情報から抽出して補助ノード特徴を生成する。 我々は,(1)グラフ統計,(2)複数データの観点から,(3)マルチモダリティを利用した3種類の仮想ハイパーエッジ構築戦略を設計した。 さらに,HyperAugの評価を容易にするために,ソーシャルメディア,生物学,eコマースなど,さまざまな領域に23種類のグラフデータセットを提供する。 我々の実証研究は、HyperAugがGNNベースラインや他のグラフ拡張手法を、様々なアプリケーションコンテキストで一貫して大幅に上回り、高次ノード関係を実世界の複雑なネットワークのグラフ拡張手法に効果的に組み込むことができることを示す。

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