論文の概要: Link Prediction with Physics-Inspired Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14802v2
• Date: Sat, 05 Apr 2025 18:19:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 03:03:52.680376
• Title: Link Prediction with Physics-Inspired Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 物理に着想を得たグラフニューラルネットワークによるリンク予測
• Authors: Andrea Giuseppe Di Francesco, Francesco Caso, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri,
• Abstract要約: 本稿では、ヘテロフィリーの下でのリンク予測の貴重なタスクに焦点を当てる。 これはレコメンデーションシステム、ソーシャルネットワーク分析、その他のアプリケーションにとって興味深い問題である。 GRAFF-LPは、エッジ勾配の分離を暗黙的に学習することにより、既存のエッジから存在するものを効果的に識別することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.748336065254026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The message-passing mechanism underlying Graph Neural Networks (GNNs) is not naturally suited for heterophilic datasets, where adjacent nodes often have different labels. Most solutions to this problem remain confined to the task of node classification. In this article, we focus on the valuable task of link prediction under heterophily, an interesting problem for recommendation systems, social network analysis, and other applications. GNNs like GRAFF have improved node classification under heterophily by incorporating physics biases in the architecture. Similarly, we propose GRAFF-LP, an extension of GRAFF for link prediction. We show that GRAFF-LP effectively discriminates existing from non-existing edges by learning implicitly to separate the edge gradients. Based on this information, we propose a new readout function inspired by physics. Remarkably, this new function not only enhances the performance of GRAFF-LP but also improves that of other baseline models, leading us to reconsider how every link prediction experiment has been conducted so far. Finally, we provide evidence that even simple GNNs did not experience greater difficulty in predicting heterophilic links compared to homophilic ones. This leads us to believe in the necessity for heterophily measures specifically tailored for link prediction, distinct from those used in node classification. The code for reproducing our experiments is available at this URL https://anonymous.4open.science/r/Link_Prediction_with_PIGNN_IJCNN-F03F/.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)を支えるメッセージパッシングメカニズムは、隣接ノードが異なるラベルを持つヘテロフレンドリなデータセットに自然に適していない。 この問題の解の多くは、ノード分類のタスクに限られている。 本稿では,ヘテロフィリーの下でのリンク予測の課題,レコメンデーションシステム,ソーシャルネットワーク分析,その他のアプリケーションにおける興味深い問題に焦点を当てる。 GRAFFのようなGNNは、アーキテクチャに物理バイアスを組み込むことで、不均一なノード分類を改善した。 同様に、リンク予測のためのGRAFFの拡張であるGRAFF-LPを提案する。 GRAFF-LPは、エッジ勾配の分離を暗黙的に学習することにより、既存のエッジから存在するものを効果的に識別することを示す。 この情報に基づいて,物理にインスパイアされた新しい読み出し関数を提案する。 注目すべきことに、この新機能はGRAFF-LPの性能を向上させるだけでなく、他のベースラインモデルの性能も向上させ、これまでのリンク予測実験がどのように行われたかを再考する。 最後に, 単純なGNNであっても, ヘテロ親和性リンクの予測が, ホモ親和性リンクと比較して困難ではないことを示す。 これにより、ノード分類で使われるものとは別として、リンク予測に特化されたヘテロフィリ測度の必要性を信じることができる。 実験を再現するためのコードは、https://anonymous.4open.science/r/Link_Prediction_with_PIGNN_IJNN-F03F/で公開されている。

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