論文の概要: Co-Representation Neural Hypergraph Diffusion for Edge-Dependent Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14286v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 21:21:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:50.335021
• Title: Co-Representation Neural Hypergraph Diffusion for Edge-Dependent Node Classification
• Title（参考訳）: エッジ依存ノード分類のための共表現型ニューラルグラフ拡散
• Authors: Yijia Zheng, Marcel Worring,
• Abstract要約: エッジ依存ノード分類(ENC)では、ノードは異なるハイパーエッジにまたがる異なるラベルを持つことができる。 このタスクの既存のソリューションは、メッセージパッシングとマルチインプット単一出力関数として、エッジ内およびノード内構造におけるモデル相互作用に基づいている。 我々は、エッジ内およびノード内相互作用をマルチインプットマルチアウトプット関数としてモデル化する新しいEMCソリューションであるCoNHDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.548140012950187
• License:
• Abstract: Hypergraphs are widely employed to represent complex higher-order relations in real-world applications. Most hypergraph learning research focuses on node-level or edge-level tasks. A practically relevant but more challenging task, edge-dependent node classification (ENC), is only recently proposed. In ENC, a node can have different labels across different hyperedges, which requires the modeling of node-edge pairs instead of single nodes or hyperedges. Existing solutions for this task are based on message passing and model interactions in within-edge and within-node structures as multi-input single-output functions. This brings three limitations: (1) non-adaptive representation size, (2) non-adaptive messages, and (3) insufficient direct interactions among nodes or edges. To tackle these limitations, we propose CoNHD, a new ENC solution that models both within-edge and within-node interactions as multi-input multi-output functions. Specifically, we represent these interactions as a hypergraph diffusion process on node-edge co-representations. We further develop a neural implementation for this diffusion process, which can adapt to a specific ENC dataset. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed CoNHD method.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは、現実世界のアプリケーションにおける複雑な高次関係を表現するために広く使われている。 ほとんどのハイパーグラフ学習研究は、ノードレベルまたはエッジレベルのタスクに焦点を当てている。 エッジ依存ノード分類(エッジ依存ノード分類、ENC)が提案されている。 ENCでは、ノードは異なるハイパーエッジに異なるラベルを持つことができ、単一のノードやハイパーエッジの代わりにノードとエッジのペアをモデル化する必要がある。 このタスクの既存のソリューションは、メッセージパッシングとマルチインプット単一出力関数として、エッジ内およびノード内構造におけるモデル相互作用に基づいている。 これは、(1)非適応的表現サイズ、(2)非適応的メッセージ、(3)ノードまたはエッジ間の直接的相互作用が不十分な3つの制限をもたらす。 これらの制約に対処するため、我々は、エッジ内およびノード内相互作用をマルチインプットマルチアウトプット関数としてモデル化する新しいEMCソリューションであるCoNHDを提案する。 具体的には,これらの相互作用をノードエッジ共表現上のハイパーグラフ拡散過程として表現する。 さらに,この拡散過程のニューラル実装を開発し,特定のEMCデータセットに適応する。 大規模実験により提案手法の有効性と有効性を示した。

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