論文の概要: Global-Local Graph Neural Networks for Node-Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10863v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 09:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:21:59.048929
• Title: Global-Local Graph Neural Networks for Node-Classification
• Title（参考訳）: ノード分類のためのグローバルローカルグラフニューラルネットワーク
• Authors: Moshe Eliasof, Eran Treister,
• Abstract要約: 本稿では,グローバル情報とローカル情報の両方を利用してノード分類GNNの性能を向上させることを提案する。 各ラベルについて適切なラベル特徴を学習するために、ラベルに属する特徴とノード特徴との類似性を最大化する。 次に学習したラベル機能を使ってノード分類マップを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.707323595237021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of graph node classification is often approached by utilizing a local Graph Neural Network (GNN), that learns only local information from the node input features and their adjacency. In this paper, we propose to improve the performance of node classification GNNs by utilizing both global and local information, specifically by learning label- and node- features. We therefore call our method Global-Local-GNN (GLGNN). To learn proper label features, for each label, we maximize the similarity between its features and nodes features that belong to the label, while maximizing the distance between nodes that do not belong to the considered label. We then use the learnt label features to predict the node classification map. We demonstrate our GLGNN using three different GNN backbones, and show that our approach improves baseline performance, revealing the importance of global information utilization for node classification.
• Abstract（参考訳）: グラフノード分類のタスクは、ノード入力機能とその隣接性からローカル情報のみを学習するローカルグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用することで、しばしばアプローチされる。 本稿では,グローバルな情報とローカルな情報,特にラベルとノードの特徴を学習することで,ノード分類GNNの性能を向上させることを提案する。 そこで我々はGlobal-Local-GNN (GLGNN) と呼ぶ。 各ラベルに対して適切なラベル特徴を学習するために,ラベルに属するノードの特徴と類似度を最大化するとともに,ラベルに属さないノード間の距離を最大化する。 次に学習したラベル機能を用いてノード分類マップを予測する。 3つの異なるGNNバックボーンを用いてGLGNNを実演し,ノード分類におけるグローバル情報利用の重要性を明らかにした。

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