論文の概要: DPHGNN: A Dual Perspective Hypergraph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16616v1
• Date: Sun, 26 May 2024 16:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 20:09:48.185753
• Title: DPHGNN: A Dual Perspective Hypergraph Neural Networks
• Title（参考訳）: DPHGNN:デュアルパースペクティブハイパーグラフニューラルネットワーク
• Authors: Siddhant Saxena, Shounak Ghatak, Raghu Kolla, Debashis Mukherjee, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: 低次セマンティクスを捉えるための等変演算子学習を導入した新しい双対パースペクティブHGNNであるDPHGNNを提案する。 半教師付きハイパーノード分類タスクのための8つのベンチマークハイパーグラフデータセットに対してDPHGNNをベンチマークする。 DPHGNNはパートナーのEコマース企業によってRTO(Return-to-Origin)予測タスクのためにデプロイされました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.079509975815572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Message passing on hypergraphs has been a standard framework for learning higher-order correlations between hypernodes. Recently-proposed hypergraph neural networks (HGNNs) can be categorized into spatial and spectral methods based on their design choices. In this work, we analyze the impact of change in hypergraph topology on the suboptimal performance of HGNNs and propose DPHGNN, a novel dual-perspective HGNN that introduces equivariant operator learning to capture lower-order semantics by inducing topology-aware spatial and spectral inductive biases. DPHGNN employs a unified framework to dynamically fuse lower-order explicit feature representations from the underlying graph into the super-imposed hypergraph structure. We benchmark DPHGNN over eight benchmark hypergraph datasets for the semi-supervised hypernode classification task and obtain superior performance compared to seven state-of-the-art baselines. We also provide a theoretical framework and a synthetic hypergraph isomorphism test to express the power of spatial HGNNs and quantify the expressivity of DPHGNN beyond the Generalized Weisfeiler Leman (1-GWL) test. Finally, DPHGNN was deployed by our partner e-commerce company for the Return-to-Origin (RTO) prediction task, which shows ~7% higher macro F1-Score than the best baseline.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフ上のメッセージパッシングは、ハイパーノード間の高次相関を学習するための標準フレームワークである。 最近提案されたハイパーグラフニューラルネットワーク(HGNN)は,その設計選択に基づいて,空間的およびスペクトル的手法に分類することができる。 本研究では,HGNNの最適性能に対するハイパーグラフトポロジの変化の影響を解析し,トポロジに適応した空間およびスペクトル誘導バイアスを誘導することにより,低階意味論を捉えるための同変演算子学習を導入した新しい双対パースペクティブHGNNを提案する。 DPHGNNは、下階の明示的な特徴表現を下層グラフから超似グラフ構造に動的に融合させる統一的なフレームワークを使用している。 半教師付きハイパーノード分類タスクに対して,DPHGNNを8つのベンチマークハイパーグラフデータセットでベンチマークし,最先端の7つのベースラインと比較して優れた性能を得た。 また、空間的HGNNのパワーを表現し、一般化Weisfeiler Leman (1-GWL)テストを超えてDPHGNNの表現性を定量化するための理論的枠組みと合成ハイパーグラフ同型テストを提供する。 最後に、DPHGNNはパートナーのEコマース企業によってRTO(Return-to-Origin)予測タスクのためにデプロイされました。

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