論文の概要: Commute-Time-Optimised Graphs for GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08762v3
• Date: Thu, 5 Sep 2024 11:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:06:01.260677
• Title: Commute-Time-Optimised Graphs for GNNs
• Title（参考訳）: GNNのための通勤時間最適化グラフ
• Authors: Igor Sterner, Shiye Su, Petar Veličković,
• Abstract要約: 最近のグラフリウィリングアプローチはスパースグラフにおける長距離相互作用を促進し、そのようなリウィリングを平均的に通勤時間に最適化する。 しかし、どのノードペアが相互作用すべきでなければ、専門家が事前に存在する場合、優れたリライトはこれらの特権ノードペア間の短い通勤時間を好む。 我々は、現実的な設定を反映した既知の2つの合成データセットを構築し、これを2つのbespoke rewiringメソッドの動機付けに利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore graph rewiring methods that optimise commute time. Recent graph rewiring approaches facilitate long-range interactions in sparse graphs, making such rewirings commute-time-optimal on average. However, when an expert prior exists on which node pairs should or should not interact, a superior rewiring would favour short commute times between these privileged node pairs. We construct two synthetic datasets with known priors reflecting realistic settings, and use these to motivate two bespoke rewiring methods that incorporate the known prior. We investigate the regimes where our rewiring improves test performance on the synthetic datasets. Finally, we perform a case study on a real-world citation graph to investigate the practical implications of our work.
• Abstract（参考訳）: 通勤時間を最適化するグラフ再構成法について検討する。 最近のグラフリウィリングアプローチはスパースグラフにおける長距離相互作用を促進し、そのようなリウィリングを平均的に通勤時間に最適化する。 しかし、どのノードペアが相互作用すべきでなければ、専門家が事前に存在する場合、優れたリライトはこれらの特権ノードペア間の短い通勤時間を好む。 我々は、現実的な設定を反映した、既知の事前を反映した2つの合成データセットを構築し、これらを用いて、既知の事前を組み込んだ2つのbespoke rewiringメソッドの動機付けを行う。 本研究は, 合成データセットにおいて, 再配線により試験性能が向上する状況について検討する。 最後に,本研究の実践的意義を明らかにするために,実世界の引用グラフのケーススタディを行う。

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