論文の概要: Edge Classification on Graphs: New Directions in Topological Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11685v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 16:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 13:53:20.930474
• Title: Edge Classification on Graphs: New Directions in Topological Imbalance
• Title（参考訳）: グラフ上のエッジ分類:トポロジ的不均衡の新しい方向
• Authors: Xueqi Cheng, Yu Wang, Yunchao, Liu, Yuying Zhao, Charu C. Aggarwal, Tyler Derr,
• Abstract要約: 異なるクラスにまたがるエッジの歪んだ分布から生じる新しいトポロジカル不均衡問題」を同定する。 本稿では,各エッジのトポロジ的不均衡を測定する新しいトポロジ的指標であるトポロジカルエントロピー(TE)を紹介する。 TEをベースとした(合成)エッジのトレーニングに重点を置くため、トポロジカルリウェイトリングとTEウェッジベースのMixupという2つの戦略を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.0052167106548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the remarkable success of applying Graph machine learning (GML) to node/graph classification and link prediction. However, edge classification task that enjoys numerous real-world applications such as social network analysis and cybersecurity, has not seen significant advancement. To address this gap, our study pioneers a comprehensive approach to edge classification. We identify a novel `Topological Imbalance Issue', which arises from the skewed distribution of edges across different classes, affecting the local subgraph of each edge and harming the performance of edge classifications. Inspired by the recent studies in node classification that the performance discrepancy exists with varying local structural patterns, we aim to investigate if the performance discrepancy in topological imbalanced edge classification can also be mitigated by characterizing the local class distribution variance. To overcome this challenge, we introduce Topological Entropy (TE), a novel topological-based metric that measures the topological imbalance for each edge. Our empirical studies confirm that TE effectively measures local class distribution variance, and indicate that prioritizing edges with high TE values can help address the issue of topological imbalance. Based on this, we develop two strategies - Topological Reweighting and TE Wedge-based Mixup - to focus training on (synthetic) edges based on their TEs. While topological reweighting directly manipulates training edge weights according to TE, our wedge-based mixup interpolates synthetic edges between high TE wedges. Ultimately, we integrate these strategies into a novel topological imbalance strategy for edge classification: TopoEdge. Through extensive experiments, we demonstrate the efficacy of our proposed strategies on newly curated datasets and thus establish a new benchmark for (imbalanced) edge classification.
• Abstract（参考訳）: 近年、ノード/グラフ分類とリンク予測にグラフ機械学習(GML)を適用することで、目覚ましい成功を収めている。 しかし、ソーシャルネットワーク分析やサイバーセキュリティなど、多くの現実世界の応用を享受するエッジ分類タスクは、大きな進歩をみていない。 このギャップに対処するため、我々の研究はエッジ分類への包括的アプローチを開拓した。 本稿では,各エッジの局所部分グラフに影響を及ぼし,エッジ分類の性能を損なうような,異なるクラスにまたがるエッジの歪んだ分布から生じる新しい「トポロジカル不均衡問題」を同定する。 局所構造パターンの異なるノード分類における性能差が存在するという最近の研究に着想を得て,位相的不均衡エッジ分類における性能差も局所クラス分布の分散を特徴付けることで緩和できるかどうかを検討することを目的とする。 この課題を克服するために,各エッジのトポロジ的不均衡を測定する新しいトポロジ的指標であるトポロジカルエントロピー(TE)を導入する。 実験により,TEは局所クラス分布の分散を効果的に測定し,高いTE値を持つエッジの優先順位付けがトポロジ的不均衡の問題に対処できることを示す。 そこで我々は,Topological Reweighting と TE Wedge-based Mixup という2つの戦略を開発し,TE に基づく(合成)エッジのトレーニングに焦点をあてる。 トポロジカルリウェイトは、TEに従ってトレーニングエッジを直接操作するが、このウィッジをベースとしたミックスアップは、高いTEウェッジ間の合成エッジを補間する。 最終的に、これらの戦略をエッジ分類のための新しいトポロジ的不均衡戦略、TopoEdgeに統合する。 広範にわたる実験を通じて,新たにキュレートされたデータセットに対する提案手法の有効性を実証し,(不均衡な)エッジ分類のための新しいベンチマークを確立する。

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