論文の概要: L$^2$GC: Lorentzian Linear Graph Convolutional Networks For Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06064v2
• Date: Tue, 7 May 2024 04:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:13:23.613350
• Title: L$^2$GC: Lorentzian Linear Graph Convolutional Networks For Node Classification
• Title（参考訳）: L$^2$GC:ノード分類のためのローレンツ線形グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Qiuyu Liang, Weihua Wang, Feilong Bao, Guanglai Gao,
• Abstract要約: ローレンツ線形GCNの新しいフレームワークを提案する。 グラフノードの学習した特徴を双曲空間にマッピングする。 次に、ロレンツ線形特徴変換を行い、基礎となる木のようなデータ構造をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.69417276887153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linear Graph Convolutional Networks (GCNs) are used to classify the node in the graph data. However, we note that most existing linear GCN models perform neural network operations in Euclidean space, which do not explicitly capture the tree-like hierarchical structure exhibited in real-world datasets that modeled as graphs. In this paper, we attempt to introduce hyperbolic space into linear GCN and propose a novel framework for Lorentzian linear GCN. Specifically, we map the learned features of graph nodes into hyperbolic space, and then perform a Lorentzian linear feature transformation to capture the underlying tree-like structure of data. Experimental results on standard citation networks datasets with semi-supervised learning show that our approach yields new state-of-the-art results of accuracy 74.7$\%$ on Citeseer and 81.3$\%$ on PubMed datasets. Furthermore, we observe that our approach can be trained up to two orders of magnitude faster than other nonlinear GCN models on PubMed dataset. Our code is publicly available at https://github.com/llqy123/LLGC-master.
• Abstract（参考訳）: グラフデータのノードを分類するために、線形グラフ畳み込みネットワーク(GCN)が使用される。 しかし、既存のリニアGCNモデルはユークリッド空間でニューラルネットワーク操作を行うため、グラフとしてモデル化された実世界のデータセットで表される木のような階層構造を明示的に捉えない。 本稿では,線形GCNに双曲空間を導入し,ローレンツ線型GCNの新しい枠組みを提案する。 具体的には、グラフノードの学習した特徴を双曲空間にマッピングし、次にローレンツ線形特徴変換を行い、基礎となる木のようなデータ構造を捉える。 半教師付き学習を用いた標準引用ネットワークデータセットの実験結果から,Citeseerでは74.7$\%,PubMedでは81.3$\%の新しい最先端結果が得られることがわかった。 さらに,本手法は,PubMedデータセット上の他の非線形GCNモデルよりも2桁高速にトレーニング可能であることも確認した。 私たちのコードはhttps://github.com/llqy123/LLGC-masterで公開されています。

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