論文の概要: IGL-Bench: Establishing the Comprehensive Benchmark for Imbalanced Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09870v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 09:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:24:30.114458
• Title: IGL-Bench: Establishing the Comprehensive Benchmark for Imbalanced Graph Learning
• Title（参考訳）: IGL-Bench:不均衡グラフ学習のための総合ベンチマークを確立する
• Authors: Jiawen Qin, Haonan Yuan, Qingyun Sun, Lyujin Xu, Jiaqi Yuan, Pengfeng Huang, Zhaonan Wang, Xingcheng Fu, Hao Peng, Jianxin Li, Philip S. Yu,
• Abstract要約: IGL-Benchは、不均衡グラフ学習のための包括的なベンチマークである。 ノードレベルおよびグラフレベルのタスクにおける有効性、堅牢性、効率性の観点から、最先端のIGLアルゴリズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.34876616533362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep graph learning has gained grand popularity over the past years due to its versatility and success in representing graph data across a wide range of domains. However, the pervasive issue of imbalanced graph data distributions, where certain parts exhibit disproportionally abundant data while others remain sparse, undermines the efficacy of conventional graph learning algorithms, leading to biased outcomes. To address this challenge, Imbalanced Graph Learning (IGL) has garnered substantial attention, enabling more balanced data distributions and better task performance. Despite the proliferation of IGL algorithms, the absence of consistent experimental protocols and fair performance comparisons pose a significant barrier to comprehending advancements in this field. To bridge this gap, we introduce IGL-Bench, a foundational comprehensive benchmark for imbalanced graph learning, embarking on 16 diverse graph datasets and 24 distinct IGL algorithms with uniform data processing and splitting strategies. Specifically, IGL-Bench systematically investigates state-of-the-art IGL algorithms in terms of effectiveness, robustness, and efficiency on node-level and graph-level tasks, with the scope of class-imbalance and topology-imbalance. Extensive experiments demonstrate the potential benefits of IGL algorithms on various imbalanced conditions, offering insights and opportunities in the IGL field. Further, we have developed an open-sourced and unified package to facilitate reproducible evaluation and inspire further innovative research, which is available at https://github.com/RingBDStack/IGL-Bench.
• Abstract（参考訳）: ディープグラフ学習は、その汎用性と、広範囲にわたるグラフデータの表現の成功により、ここ数年で大きな人気を集めている。 しかし、不均衡なグラフデータ分布の広汎な問題は、一部の部分が不均等に豊富なデータを示す一方で、他の部分は疎いままであり、従来のグラフ学習アルゴリズムの有効性を損なうものであり、偏りのある結果をもたらす。 この課題に対処するため、Im Balanced Graph Learning (IGL)は、よりバランスの取れたデータ分散とタスクパフォーマンスの向上を実現し、大きな注目を集めている。 IGLアルゴリズムの普及にもかかわらず、一貫した実験プロトコルや公正な性能比較が欠如していることは、この分野の進歩を理解する上で重要な障壁となっている。 このギャップを埋めるため、不均衡グラフ学習のための基本的な総合的なベンチマークであるIGL-Benchを導入し、16の多様なグラフデータセットと24の異なるIGLアルゴリズムを均一なデータ処理と分割戦略で導入する。 具体的には、IGL-Benchは、クラス不均衡とトポロジ不均衡の範囲で、ノードレベルおよびグラフレベルのタスクにおける有効性、堅牢性、効率の観点から、最先端のIGLアルゴリズムを体系的に研究する。 広範囲にわたる実験は、様々な不均衡な条件下でのIGLアルゴリズムの潜在的な利点を示し、IGL分野における洞察と機会を提供する。 さらに,再現性評価を容易にし,さらに革新的な研究を促すために,オープンソースで統一されたパッケージを開発し,https://github.com/RingBDStack/IGL-Benchで公開している。

関連論文リスト

• OpenFGL: A Comprehensive Benchmarks for Federated Graph Learning [36.04858706246336]
  Federated Graph Learning(FGL)は、直接データ共有なしで複数のローカルシステムにまたがるグラフニューラルネットワークのための、有望な分散トレーニングパラダイムとして登場した。 FGLの普及にもかかわらず、様々な研究背景と実験環境にまたがる実践的応用からの多様なモチベーションは、公正な評価に重大な課題をもたらす。 本稿では,主要なFGLシナリオであるGraph-FLとSubgraph-FLのための統一ベンチマークOpenFGLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:40:01Z)
• Invariant Graph Learning Meets Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization [9.116601683256317]
  本研究では,情報ボトルネック理論に基づく不変グラフ学習(Invariant Graph Learning)という新しいフレームワークを提案する。 具体的には,環境要因に関連するタスク関連情報を圧縮する冗長フィルタを提案する。 合成と実世界の両方のデータセットを用いた実験により,OODの一般化による最先端性能の実現が実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T07:38:04Z)
• On the Generalization Capability of Temporal Graph Learning Algorithms: Theoretical Insights and a Simpler Method [59.52204415829695]
  テンポラルグラフ学習(TGL)は、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる一般的なテクニックとなっている。 本稿では,異なるTGLアルゴリズムの一般化能力について検討する。 一般化誤差が小さく、全体的な性能が向上し、モデルの複雑さが低下する単純化されたTGLネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T08:22:22Z)
• Kernel-based Joint Multiple Graph Learning and Clustering of Graph Signals [2.4305626489408465]
  本稿では, Kernel-based Joint Multiple GL and clustering of graph signal applicationを紹介する。 実験により、KMGLは、特に高騒音レベルのシナリオにおいて、GLクラスタリングの堅牢性を大幅に向上することが示された。 これらの知見は,様々な実世界のアプリケーションにおいて,グラフ信号処理法の性能向上のためのKMGLの可能性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T13:41:12Z)
• Learning Strong Graph Neural Networks with Weak Information [64.64996100343602]
  我々は、弱い情報(GLWI)を用いたグラフ学習問題に対する原則的アプローチを開発する。 非完全構造を持つ入力グラフ上で長距離情報伝搬を行うデュアルチャネルGNNフレームワークであるD$2$PTを提案するが、グローバルな意味的類似性を符号化するグローバルグラフも提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T04:51:09Z)
• Graph Structure Learning with Variational Information Bottleneck [70.62851953251253]
  本稿では,新しい変分情報ボトルネックガイド付きグラフ構造学習フレームワーク,すなわちVIB-GSLを提案する。 VIB-GSLは情報的かつ圧縮的なグラフ構造を学習し、特定の下流タスクに対して実行可能な情報を蒸留する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T14:22:13Z)
• CogDL: A Comprehensive Library for Graph Deep Learning [55.694091294633054]
  研究者や実践者が実験を行い、メソッドを比較し、簡単かつ効率的にアプリケーションを構築することができるグラフ深層学習ライブラリであるCogDLを紹介します。 CogDLでは,様々なグラフタスクに対するGNNモデルのトレーニングと評価のための統一設計を提案し,既存のグラフ学習ライブラリに固有のものである。 我々はCogDLのための効率的なスパース演算子を開発し、効率性のための最も競争力のあるグラフライブラリとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T12:35:16Z)
• Iterative Deep Graph Learning for Graph Neural Networks: Better and Robust Node Embeddings [53.58077686470096]
  グラフ構造とグラフ埋め込みを協調的かつ反復的に学習するための、エンドツーエンドのグラフ学習フレームワーク、すなわち、IDGL(Iterative Deep Graph Learning)を提案する。 実験の結果,提案したIDGLモデルは,最先端のベースラインを一貫して上回る,あるいは一致させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:49:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。