論文の概要: Revisiting Edge Perturbation for Graph Neural Network in Graph Data Augmentation and Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07943v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 15:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:50.496173
• Title: Revisiting Edge Perturbation for Graph Neural Network in Graph Data Augmentation and Attack
• Title（参考訳）: グラフデータにおけるグラフニューラルネットワークのエッジ摂動の再検討 強化と攻撃
• Authors: Xin Liu, Yuxiang Zhang, Meng Wu, Mingyu Yan, Kun He, Wei Yan, Shirui Pan, Xiaochun Ye, Dongrui Fan
• Abstract要約: エッジ摂動はグラフ構造を変更する方法である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能への影響に基づき、2つの静脈に分類できる。 統一的な定式化を提案し、エッジ摂動法の2つのカテゴリ間の明確な境界を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.440711902319855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge perturbation is a basic method to modify graph structures. It can be categorized into two veins based on their effects on the performance of graph neural networks (GNNs), i.e., graph data augmentation and attack. Surprisingly, both veins of edge perturbation methods employ the same operations, yet yield opposite effects on GNNs' accuracy. A distinct boundary between these methods in using edge perturbation has never been clearly defined. Consequently, inappropriate perturbations may lead to undesirable outcomes, necessitating precise adjustments to achieve desired effects. Therefore, questions of ``why edge perturbation has a two-faced effect?'' and ``what makes edge perturbation flexible and effective?'' still remain unanswered. In this paper, we will answer these questions by proposing a unified formulation and establishing a clear boundary between two categories of edge perturbation methods. Specifically, we conduct experiments to elucidate the differences and similarities between these methods and theoretically unify the workflow of these methods by casting it to one optimization problem. Then, we devise Edge Priority Detector (EPD) to generate a novel priority metric, bridging these methods up in the workflow. Experiments show that EPD can make augmentation or attack flexibly and achieve comparable or superior performance to other counterparts with less time overhead.
• Abstract（参考訳）: エッジ摂動はグラフ構造を変更するための基本的な方法である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能、すなわちグラフデータ拡張とアタックへの影響に基づいて、2つの静脈に分類することができる。 驚くべきことに、エッジ摂動法の両静脈は同じ操作を用いるが、GNNの精度には逆の効果が生じる。 エッジ摂動を用いた場合、これらの方法の明確な境界は明確に定義されていない。 その結果、不適切な摂動は望ましくない結果をもたらし、望ましい効果を達成するために正確な調整を必要とする。 したがって、「なぜ辺の摂動は2面効果があるのか」や「辺の摂動を柔軟かつ効果的にするか」といった疑問は未解決のままである。 本稿では、統一的な定式化を提案し、エッジ摂動法の2つのカテゴリ間の明確な境界を確立することにより、これらの質問に答える。 具体的には,これらの手法の違いと類似性を解明する実験を行い,これらの手法のワークフローを1つの最適化問題にキャストすることで理論的に統一する。 次に、エッジ優先度検出器(EPD)を設計し、新しい優先度基準を生成し、これらのメソッドをワークフローにブリッジする。 実験によると、EPDは拡張や攻撃を柔軟に行うことができ、時間的オーバーヘッドの少ない他のものと同等または優れたパフォーマンスを達成できる。

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