論文の概要: MDS-GNN: A Mutual Dual-Stream Graph Neural Network on Graphs with Incomplete Features and Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04845v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 03:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:48:31.515715
• Title: MDS-GNN: A Mutual Dual-Stream Graph Neural Network on Graphs with Incomplete Features and Structure
• Title（参考訳）: MDS-GNN:不完全な特徴と構造を持つグラフ上の相互デュアルストリームグラフニューラルネットワーク
• Authors: Peng Yuan, Peng Tang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから表現を分析し学習するための強力なツールとして登場した。 GNNの卓越した性能にとって重要な前提条件は、完全なグラフ情報の提供である。 本研究では,特徴と構造間の相互利益学習を実装した相互二重ストリームグラフニューラルネットワーク(MDS-GNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.00268216176428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as powerful tools for analyzing and learning representations from graph-structured data. A crucial prerequisite for the outstanding performance of GNNs is the availability of complete graph information, i.e., node features and graph structure, which is frequently unmet in real-world scenarios since graphs are often incomplete due to various uncontrollable factors. Existing approaches only focus on dealing with either incomplete features or incomplete structure, which leads to performance loss inevitably. To address this issue, this study proposes a mutual dual-stream graph neural network (MDS-GNN), which implements a mutual benefit learning between features and structure. Its main ideas are as follows: a) reconstructing the missing node features based on the initial incomplete graph structure; b) generating an augmented global graph based on the reconstructed node features, and propagating the incomplete node features on this global graph; and c) utilizing contrastive learning to make the dual-stream process mutually benefit from each other. Extensive experiments on six real-world datasets demonstrate the effectiveness of our proposed MDS-GNN on incomplete graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから表現を分析し学習するための強力なツールとして登場した。 GNNの卓越した性能にとって重要な前提条件は、完全なグラフ情報、すなわちノードの特徴とグラフ構造が利用できることである。 既存のアプローチでは、不完全な機能や不完全な構造を扱うことのみに集中しています。 この問題に対処するために,特徴と構造間の相互利益学習を実装した相互二重ストリームグラフニューラルネットワーク(MDS-GNN)を提案する。 主な考え方は以下の通りである。 a) 初期不完全グラフ構造に基づく欠落ノードの特徴の再構築 b) 再建されたノードの特徴に基づいて拡張されたグローバルグラフを生成し、このグローバルグラフ上の不完全ノードの特徴を伝播すること。 c) 対照的な学習を活用して、双方向のプロセスが相互に利益をもたらすこと。 6つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案したMDS-GNNが不完全グラフに与える影響を実証している。

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