論文の概要: Harnessing Collective Structure Knowledge in Data Augmentation for Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10633v1
- Date: Fri, 17 May 2024 08:50:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 16:32:42.315157
- Title: Harnessing Collective Structure Knowledge in Data Augmentation for Graph Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークのためのデータ拡張における集合構造知識のハーネス化
- Authors: Rongrong Ma, Guansong Pang, Ling Chen,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。
我々は新しいアプローチ、すなわち集合構造知識強化グラフニューラルネットワーク(CoS-GNN)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.12261412297796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved state-of-the-art performance in graph representation learning. Message passing neural networks, which learn representations through recursively aggregating information from each node and its neighbors, are among the most commonly-used GNNs. However, a wealth of structural information of individual nodes and full graphs is often ignored in such process, which restricts the expressive power of GNNs. Various graph data augmentation methods that enable the message passing with richer structure knowledge have been introduced as one main way to tackle this issue, but they are often focused on individual structure features and difficult to scale up with more structure features. In this work we propose a novel approach, namely collective structure knowledge-augmented graph neural network (CoS-GNN), in which a new message passing method is introduced to allow GNNs to harness a diverse set of node- and graph-level structure features, together with original node features/attributes, in augmented graphs. In doing so, our approach largely improves the structural knowledge modeling of GNNs in both node and graph levels, resulting in substantially improved graph representations. This is justified by extensive empirical results where CoS-GNN outperforms state-of-the-art models in various graph-level learning tasks, including graph classification, anomaly detection, and out-of-distribution generalization.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。
メッセージパッシングニューラルネットワークは、各ノードとその周辺からの情報を再帰的に集約することで表現を学習する。
しかし、個々のノードとフルグラフの豊富な構造情報は、GNNの表現力を制限するようなプロセスでは無視されることが多い。
よりリッチな構造知識でメッセージパッシングを可能にする様々なグラフデータ拡張手法がこの問題に対処する主要な方法として紹介されているが、それらはしばしば個々の構造特徴に焦点を絞っており、より多くの構造特徴でスケールアップするのが困難である。
本研究は,GNNが拡張グラフにおいて,元のノード特徴/属性とともに,多様なノードレベルおよびグラフレベルの構造特徴を活用できるように,新しいメッセージパッシング手法を導入することを目的とした,集合構造知識強化グラフニューラルネットワーク(CoS-GNN)を提案する。
そこで本手法は,ノードレベルとグラフレベルのGNNの構造知識モデリングを大幅に改善し,グラフ表現を大幅に改善する。
これは、CoS-GNNがグラフ分類、異常検出、アウト・オブ・ディストリビューション一般化など、様々なグラフレベルの学習タスクにおいて、最先端のモデルより優れているという広範な実験結果によって正当化される。
関連論文リスト
- Efficient Topology-aware Data Augmentation for High-Degree Graph Neural Networks [2.7523980737007414]
高次グラフ(HDG)上のグラフニューラルネットワーク(GNN)のための効率的かつ効果的なフロントマウントデータ拡張フレームワークであるTADを提案する。
内部では、(i)構造埋め込みによる機能拡張と(ii)トポロジと属性対応グラフのスパース化という、2つの重要なモジュールが含まれている。
TADAは、ノード分類の観点から8つの実ホモ親和性/ヘテロ親和性HDG上でのメインストリームGNNモデルの予測性能を大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-08T14:14:19Z) - DGNN: Decoupled Graph Neural Networks with Structural Consistency
between Attribute and Graph Embedding Representations [62.04558318166396]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑な構造を持つグラフ上での表現学習の堅牢性を示す。
ノードのより包括的な埋め込み表現を得るために、Decoupled Graph Neural Networks (DGNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークが導入された。
複数のグラフベンチマークデータセットを用いて、ノード分類タスクにおけるDGNNの優位性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T06:43:13Z) - DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.38873296761104]
我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。
GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。
また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T10:29:52Z) - Towards Better Generalization with Flexible Representation of
Multi-Module Graph Neural Networks [0.27195102129094995]
ランダムグラフ生成器を用いて,グラフサイズと構造特性がGNNの予測性能に与える影響について検討する。
本稿では,GNNが未知のグラフに一般化できるかどうかを決定する上で,平均ノード次数が重要な特徴であることを示す。
集約された入力に対して単一の正準非線形変換を一般化することにより、ネットワークが新しいグラフに柔軟に対応可能なマルチモジュールGNNフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-14T12:13:59Z) - Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network [55.56564522532328]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、不均一グラフの豊富な構造的および意味的な情報をノード表現に埋め込む強力な能力を持つ。
既存のHGNNは、同種グラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)から多くのメカニズム、特に注意機構と多層構造を継承する。
本稿では,これらのメカニズムを詳細に検討し,簡便かつ効率的なヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(SeHGNN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T10:01:46Z) - Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from
Multi-order Interactions [51.597480162777074]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。
最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。
科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-15T11:38:14Z) - Reinforced Neighborhood Selection Guided Multi-Relational Graph Neural
Networks [68.9026534589483]
RioGNNはReinforceed, recursive, flexible neighborhood selection guided multi-relational Graph Neural Network architectureである。
RioGNNは、各関係の個々の重要性の認識により、説明性を高めた差別的なノード埋め込みを学ぶことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-16T04:30:06Z) - A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising [49.980783124401555]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの学習表現において顕著に普及している。
本研究では,代表的GNNモデル群における集約過程を,グラフ記述問題の解法とみなすことができることを数学的に確立する。
UGNNから派生した新しいGNNモデルADA-UGNNをインスタンス化し、ノード間の適応的滑らかさでグラフを処理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T04:57:18Z) - Hierarchical Message-Passing Graph Neural Networks [12.207978823927386]
本稿では,新しい階層型メッセージパッシンググラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
鍵となるアイデアは、フラットグラフ内のすべてのノードをマルチレベルなスーパーグラフに再編成する階層構造を生成することである。
階層型コミュニティ対応グラフニューラルネットワーク(HC-GNN)と呼ばれる,このフレームワークを実装した最初のモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-08T13:11:07Z) - The Impact of Global Structural Information in Graph Neural Networks
Applications [5.629161809575013]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、集約戦略を定義するためにグラフ構造に依存する。
GNNの既知の制限は、レイヤーの数が増加するにつれて情報がスムースになり、切り離されることである。
いくつかのGNNモデルにグローバル情報へのアクセスを提供し、それが下流のパフォーマンスに与える影響を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T08:52:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。