論文の概要: LSPI: Heterogeneous Graph Neural Network Classification Aggregation Algorithm Based on Size Neighbor Path Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18933v2
• Date: Fri, 31 May 2024 05:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:54:00.295081
• Title: LSPI: Heterogeneous Graph Neural Network Classification Aggregation Algorithm Based on Size Neighbor Path Identification
• Title（参考訳）: LSPI:サイズ近傍経路同定に基づく不均一グラフニューラルネットワーク分類アルゴリズム
• Authors: Yufei Zhao, Shiduo Wang, Hua Duan,
• Abstract要約: 本稿では3つの一般的なデータ集合におけるメタパスについて検討し、異なるメタパスによって接続される隣人の数に大きな違いがあることを見出した。 同時に、大きなボルパスに含まれる騒音情報は、モデル性能に悪影響を及ぼす。 本稿では,大小隣接経路アイデン整形に基づく不均一なグラフニューラルネットワークの分類と集約アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.407784399315198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing heterogeneous graph neural network algorithms (HGNNs) mostly rely on meta-paths to capture the rich semantic information contained in heterogeneous graphs (also known as heterogeneous information networks (HINs)), but most of these HGNNs focus on different ways of feature aggre gation and ignore the properties of the meta-paths themselves. This paper studies meta-paths in three commonly used data sets and finds that there are huge differences in the number of neighbors connected by different meta paths. At the same time, the noise information contained in large neigh bor paths will have an adverse impact on model performance. Therefore, this paper proposes a Heterogeneous Graph Neural Network Classification and Aggregation Algorithm Based on Large and Small Neighbor Path Iden tification(LSPI). LSPI firstly divides the meta-paths into large and small neighbor paths through the path discriminator , and in order to reduce the noise interference problem in large neighbor paths, LSPI selects neighbor nodes with higher similarity from both topology and feature perspectives, and passes small neighbor paths and filtered large neighbor paths through different graph convolution components. Aggregation is performed to obtain feature information under different subgraphs, and then LSPI uses subgraph level attention to fuse the feature information under different subgraphs to generate the final node embedding. Finally this paper verifies the superiority of the method through extensive experiments and also gives suggestions on the number of nodes to be retained in large neighbor paths through exper iments. The complete reproducible code adn data has been published at: https://github.com/liuhua811/LSPIA.
• Abstract（参考訳）: 既存のヘテロジニアスグラフニューラルネットワークアルゴリズム(HGNN)は、ヘテロジニアスグラフ(ヘテロジニアス情報ネットワーク(HIN)とも呼ばれる)に含まれる豊富なセマンティック情報をキャプチャするために、メタパスに依存しているが、これらのHGNNのほとんどは、機能集約の異なる方法に焦点を当て、メタパス自体の特性を無視している。 本稿では3つの一般的なデータ集合におけるメタパスについて検討し、異なるメタパスによって接続される隣人の数に大きな違いがあることを見出した。 同時に、大きなボルパスに含まれる騒音情報は、モデル性能に悪影響を及ぼす。 そこで本稿では,大小近傍経路Iden tification (LSPI) に基づく異種グラフニューラルネットワークの分類と集約アルゴリズムを提案する。 LSPIは、まず、パス判別器を通じて、メタパスを大小隣の経路に分割し、大きな隣の経路におけるノイズ干渉問題を低減するために、トポロジと特徴の両方からより類似度の高い隣のノードを選択し、小さな隣の経路を通り、異なるグラフ畳み込み成分を介して大きな隣の経路をフィルタリングする。 集約を行い、異なるサブグラフの下で特徴情報を取得し、LSPIはサブグラフレベルの注意を使って異なるサブグラフの下で特徴情報を融合して最終ノード埋め込みを生成する。 最後に, 大規模実験により提案手法の優越性を検証し, エクスペイメントによる大規模隣接経路に留置すべきノード数について提案する。 完全な再現可能なコードAdnデータは、https://github.com/liuhua811/LSPIAで公開された。

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