論文の概要: Heterogeneous Graph Neural Network on Semantic Tree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13496v2
• Date: Sun, 02 Mar 2025 22:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:03:53.365356
• Title: Heterogeneous Graph Neural Network on Semantic Tree
• Title（参考訳）: 意味木上の不均一グラフニューラルネットワーク
• Authors: Mingyu Guan, Jack W. Stokes, Qinlong Luo, Fuchen Liu, Purvanshi Mehta, Elnaz Nouri, Taesoo Kim,
• Abstract要約: HetTreeは、グラフ構造とヘテロジニアスの両方をスケーラブルで効果的な方法でモデル化する、新しいHGNNである。 セマンティックツリーを効果的にエンコードするために、HetTreeは、親子関係をエンコードするのに役立つメタパスを強調するために、新しいサブツリーアテンションメカニズムを使用している。 さまざまな実世界のデータセット上でのHetTreeの評価は、既存のすべてのベースラインをオープンベンチマークで上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.810900066591861
• License:
• Abstract: The recent past has seen an increasing interest in Heterogeneous Graph Neural Networks (HGNNs), since many real-world graphs are heterogeneous in nature, from citation graphs to email graphs. However, existing methods ignore a tree hierarchy among metapaths, naturally constituted by different node types and relation types. In this paper, we present HetTree, a novel HGNN that models both the graph structure and heterogeneous aspects in a scalable and effective manner. Specifically, HetTree builds a semantic tree data structure to capture the hierarchy among metapaths. To effectively encode the semantic tree, HetTree uses a novel subtree attention mechanism to emphasize metapaths that are more helpful in encoding parent-child relationships. Moreover, HetTree proposes carefully matching pre-computed features and labels correspondingly, constituting a complete metapath representation. Our evaluation of HetTree on a variety of real-world datasets demonstrates that it outperforms all existing baselines on open benchmarks and efficiently scales to large real-world graphs with millions of nodes and edges.
• Abstract（参考訳）: 近年では、引用グラフから電子メールグラフまで、多くの実世界のグラフが本質的に異質であるため、異種グラフニューラルネットワーク(HGNN)への関心が高まっている。 しかし、既存のメソッドは、異なるノードタイプと関係型によって自然に構成されるメタパス間のツリー階層を無視している。 本稿では,グラフ構造と不均一な側面の両方をスケーラブルかつ効果的にモデル化する新しいHGNNであるHetTreeを提案する。 具体的には、HetTreeはメタパス間の階層をキャプチャするセマンティックツリーデータ構造を構築している。 セマンティックツリーを効果的にエンコードするために、HetTreeは、親子関係をエンコードするのに役立つメタパスを強調するために、新しいサブツリーアテンションメカニズムを使用している。 さらに、HetTreeは、完全にメタパス表現を構成するために、事前に計算された特徴とラベルを適切にマッチングすることを提案する。 さまざまな実世界のデータセットに対するHetTreeの評価は、オープンなベンチマークで既存のベースラインをすべて上回り、数百万のノードとエッジを持つ大規模な実世界のグラフに効率的にスケールできることを示しています。

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