論文の概要: Spectral Greedy Coresets for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17404v1
• Date: Mon, 27 May 2024 17:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 14:04:26.439296
• Title: Spectral Greedy Coresets 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スペクトルグリーディコアセット
• Authors: Mucong Ding, Yinhan He, Jundong Li, Furong Huang,
• Abstract要約: ノード分類タスクにおける大規模グラフの利用は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の現実的な応用を妨げる 本稿では,GNNのグラフコアセットについて検討し,スペクトル埋め込みに基づくエゴグラフの選択により相互依存の問題を回避する。 我々のスペクトルグレディグラフコアセット(SGGC)は、数百万のノードを持つグラフにスケールし、モデル事前学習の必要性を排除し、低ホモフィリーグラフに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.24300262316091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ubiquity of large-scale graphs in node-classification tasks significantly hinders the real-world applications of Graph Neural Networks (GNNs). Node sampling, graph coarsening, and dataset condensation are effective strategies for enhancing data efficiency. However, owing to the interdependence of graph nodes, coreset selection, which selects subsets of the data examples, has not been successfully applied to speed up GNN training on large graphs, warranting special treatment. This paper studies graph coresets for GNNs and avoids the interdependence issue by selecting ego-graphs (i.e., neighborhood subgraphs around a node) based on their spectral embeddings. We decompose the coreset selection problem for GNNs into two phases: a coarse selection of widely spread ego graphs and a refined selection to diversify their topologies. We design a greedy algorithm that approximately optimizes both objectives. Our spectral greedy graph coreset (SGGC) scales to graphs with millions of nodes, obviates the need for model pre-training, and applies to low-homophily graphs. Extensive experiments on ten datasets demonstrate that SGGC outperforms other coreset methods by a wide margin, generalizes well across GNN architectures, and is much faster than graph condensation.
• Abstract（参考訳）: ノード分類タスクにおける大規模グラフの普及は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の現実的な応用を著しく妨げている。 ノードサンプリング、グラフ粗大化、データセット凝縮は、データの効率を高める効果的な戦略である。 しかし、グラフノードの相互依存のため、データ例のサブセットを選択するコアセット選択は、大きなグラフ上でのGNNトレーニングの高速化に成功せず、特別な処理が保証されている。 本稿では,GNNのグラフコアセットについて検討し,そのスペクトル埋め込みに基づいてegoグラフ(すなわちノード周辺部分グラフ)を選択することにより,相互依存の問題を回避する。 我々は,GNNのコアセット選択問題を,広範に広がるエゴグラフの粗い選択と,それらのトポロジを多様化するための洗練された選択の2つの相に分解する。 我々は、両方の目的をほぼ最適化する欲求的アルゴリズムを設計する。 我々のスペクトルグレディグラフコアセット(SGGC)は、数百万のノードを持つグラフにスケールし、モデル事前学習の必要性を排除し、低ホモフィリーグラフに適用する。 10個のデータセットに対する大規模な実験により、SGGCは他のコアセット法よりも広いマージンで優れ、GNNアーキテクチャ全体にわたってよく一般化され、グラフの凝縮よりもはるかに高速であることが示された。

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