論文の概要: Ada-HGNN: Adaptive Sampling for Scalable Hypergraph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13372v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 07:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 09:02:44.727311
- Title: Ada-HGNN: Adaptive Sampling for Scalable Hypergraph Neural Networks
- Title（参考訳）: Ada-HGNN: スケーラブルハイパーグラフニューラルネットワークの適応サンプリング
- Authors: Shuai Wang, David W. Zhang, Jia-Hong Huang, Stevan Rudinac, Monika Kackovic, Nachoem Wijnberg, Marcel Worring,
- Abstract要約: 本稿では,ハイパーグラフに特化して設計された新しい適応サンプリング手法を提案する。
また、RHA(Random Hyperedge Augmentation)技術とMLP(Multilayer Perceptron)モジュールを追加して、アプローチの堅牢性と能力を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.003370580994936
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hypergraphs serve as an effective model for depicting complex connections in various real-world scenarios, from social to biological networks. The development of Hypergraph Neural Networks (HGNNs) has emerged as a valuable method to manage the intricate associations in data, though scalability is a notable challenge due to memory limitations. In this study, we introduce a new adaptive sampling strategy specifically designed for hypergraphs, which tackles their unique complexities in an efficient manner. We also present a Random Hyperedge Augmentation (RHA) technique and an additional Multilayer Perceptron (MLP) module to improve the robustness and generalization capabilities of our approach. Thorough experiments with real-world datasets have proven the effectiveness of our method, markedly reducing computational and memory demands while maintaining performance levels akin to conventional HGNNs and other baseline models. This research paves the way for improving both the scalability and efficacy of HGNNs in extensive applications. We will also make our codebase publicly accessible.
- Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは、社会的から生物学的ネットワークに至るまで、様々な現実世界のシナリオにおける複雑な接続を描写するための効果的なモデルとして機能する。
ハイパーグラフニューラルネットワーク(HGNN)の開発は、メモリ制限のためにスケーラビリティが顕著な課題であるが、データ内の複雑な関連を管理する貴重な方法として登場した。
本研究では,ハイパーグラフに特化して設計された新しい適応サンプリング手法を提案する。
また,RHA(Random Hyperedge Augmentation)技術とMLP(Multilayer Perceptron)モジュールを付加して,提案手法の堅牢性と一般化性を向上させる。
実世界のデータセットを用いた詳細な実験により,従来のHGNNなどのベースラインモデルに類似した性能を維持しつつ,計算とメモリの要求を著しく低減し,本手法の有効性が証明された。
本研究は,大規模アプリケーションにおけるHGNNのスケーラビリティと有効性を両立させる方法である。
また、コードベースの公開も行います。
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