Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discovering Invariant Neighborhood Patterns for Heterophilic Graphs

論文の概要: Discovering Invariant Neighborhood Patterns for Heterophilic Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10572v1
Date: Fri, 15 Mar 2024 02:25:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 22:55:17.977925
Title: Discovering Invariant Neighborhood Patterns for Heterophilic Graphs
Title（参考訳）: ヘテロ親水性グラフの不変近傍パターンの発見
Authors: Ruihao Zhang, Zhengyu Chen, Teng Xiao, Yueyang Wang, Kun Kuang,
Abstract要約: Invariant Neighborhood Pattern Learning (INPL) を提案する。我々は,INPLが非親和性グラフ上での学習において,最先端の性能を達成できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.315495035666636
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies the problem of distribution shifts on non-homophilous graphs Mosting existing graph neural network methods rely on the homophilous assumption that nodes from the same class are more likely to be linked. However, such assumptions of homophily do not always hold in real-world graphs, which leads to more complex distribution shifts unaccounted for in previous methods. The distribution shifts of neighborhood patterns are much more diverse on non-homophilous graphs. We propose a novel Invariant Neighborhood Pattern Learning (INPL) to alleviate the distribution shifts problem on non-homophilous graphs. Specifically, we propose the Adaptive Neighborhood Propagation (ANP) module to capture the adaptive neighborhood information, which could alleviate the neighborhood pattern distribution shifts problem on non-homophilous graphs. We propose Invariant Non-Homophilous Graph Learning (INHGL) module to constrain the ANP and learn invariant graph representation on non-homophilous graphs. Extensive experimental results on real-world non-homophilous graphs show that INPL could achieve state-of-the-art performance for learning on large non-homophilous graphs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,非ホモフィルグラフ上の分布シフトの問題を考察する。既存のグラフニューラルネットワーク手法の多くは,同一クラスからのノードがリンクされる可能性が高いというホモフィルス仮定に依存している。しかし、そのようなホモフィリーの仮定は必ずしも実世界のグラフに留まらないため、以前の方法では計算されていないより複雑な分布シフトをもたらす。近傍パターンの分布シフトは、非ホモフィルグラフにおいてより多様である。 Invariant Neighborhood Pattern Learning (INPL) を提案する。具体的には、アダプティブ近傍伝播(ANP)モジュールを提案し、非ホモ親和グラフ上の近傍パターンの分布シフト問題を緩和する。 Invariant Non-Homophilous Graph Learning (INHGL) モジュールを提案する。実世界の非ホモフィルグラフに対する大規模な実験結果から、INPLは大規模な非ホモフィルグラフ上での学習において最先端の性能を達成できることが示された。

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