論文の概要: Improving Graph Machine Learning Performance Through Feature Augmentation Based on Network Control Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03706v1
- Date: Fri, 3 May 2024 19:11:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 18:34:09.567487
- Title: Improving Graph Machine Learning Performance Through Feature Augmentation Based on Network Control Theory
- Title（参考訳）: ネットワーク制御理論に基づく機能拡張によるグラフ機械学習性能の向上
- Authors: Anwar Said, Obaid Ullah Ahmad, Waseem Abbas, Mudassir Shabbir, Xenofon Koutsoukos,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なネットワークベースの学習タスクにおいて、例外的な有用性を示している。
多くの現実世界のシステムはノードレベルの情報を欠いている可能性があり、GNNにとって課題となっている。
我々は,NCTに基づく拡張機能拡張(NCT-EFA)という新たなアプローチを導入し,GNNの性能向上のための機能拡張パイプラインに,他の集中度指標とともに平均制御性を同化させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2505793054002963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network control theory (NCT) offers a robust analytical framework for understanding the influence of network topology on dynamic behaviors, enabling researchers to decipher how certain patterns of external control measures can steer system dynamics towards desired states. Distinguished from other structure-function methodologies, NCT's predictive capabilities can be coupled with deploying Graph Neural Networks (GNNs), which have demonstrated exceptional utility in various network-based learning tasks. However, the performance of GNNs heavily relies on the expressiveness of node features, and the lack of node features can greatly degrade their performance. Furthermore, many real-world systems may lack node-level information, posing a challenge for GNNs.To tackle this challenge, we introduce a novel approach, NCT-based Enhanced Feature Augmentation (NCT-EFA), that assimilates average controllability, along with other centrality indices, into the feature augmentation pipeline to enhance GNNs performance. Our evaluation of NCT-EFA, on six benchmark GNN models across two experimental setting. solely employing average controllability and in combination with additional centrality metrics. showcases an improved performance reaching as high as 11%. Our results demonstrate that incorporating NCT into feature enrichment can substantively extend the applicability and heighten the performance of GNNs in scenarios where node-level information is unavailable.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク制御理論(NCT)は、ネットワークトポロジが動的行動に与える影響を理解するための堅牢な分析フレームワークを提供する。
他の構造関数手法とは違い、NCTの予測能力はグラフニューラルネットワーク(GNN)の展開と組み合わせることができる。
しかし、GNNの性能はノード機能の表現力に大きく依存しており、ノード機能の欠如はノードの性能を著しく低下させる可能性がある。
さらに,多くの実世界のシステムはノードレベルの情報を欠いているため,GNNの課題となっている可能性がある。この課題に対処するために,GNNのパフォーマンスを高めるために,GNNの性能向上のための機能拡張パイプラインに,他の集中度指標とともに平均制御可能性を同化する,NCTベースの拡張機能拡張(NCT-EFA)という新しいアプローチを導入する。
NCT-EFAを2つの実験環境にわたる6つのベンチマークGNNモデルで評価した。
単に平均的なコントロール可能性と、追加の集中度指標を併用するだけです。
パフォーマンスが11%向上しました
その結果,NCTを機能強化に組み込むことで,ノードレベルの情報が利用できないシナリオにおいて,GNNの適用性を大幅に向上し,GNNの性能を高めることができることがわかった。
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