論文の概要: Joint Graph Rewiring and Feature Denoising via Spectral Resonance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07191v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 13:45:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 07:53:35.737090
• Title: Joint Graph Rewiring and Feature Denoising via Spectral Resonance
• Title（参考訳）: スペクトル共振による共同グラフ再生と特徴デノーミング
• Authors: Jonas Linkerhägner, Cheng Shi, Ivan Dokmanić,
• Abstract要約: グラフ学習では、グラフとノードの特徴の両方が、ノードラベルに関するノイズの多い情報を含んでいる。 本稿では,下流ノード分類の性能を向上させるJDR(Joint Denoising and Rewiring)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.850726111343063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In graph learning the graph and the node features both contain noisy information about the node labels. In this paper we propose joint denoising and rewiring (JDR)--an algorithm to jointly rewire the graph and denoise the features, which improves the performance of downstream node classification graph neural nets (GNNs). JDR improves the alignment between the leading eigenspaces of graph and feature matrices. To approximately solve the associated non-convex optimization problem we propose a heuristic that efficiently handles real-world graph datasets with multiple classes and different levels of homophily or heterophily. We theoretically justify JDR in a stylized setting and verify the effectiveness of our approach through extensive experiments on synthetic and real-world graph datasets. The results show that JDR consistently outperforms existing rewiring methods on node classification using GNNs as downstream models.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習では、グラフとノードの特徴の両方が、ノードラベルに関するノイズの多い情報を含んでいる。 本稿では、下流ノード分類グラフニューラルネット(GNN)の性能を向上させるために、グラフを接続して特徴を復調するアルゴリズムであるJDR(Joint Denoising and Rewiring)を提案する。 JDRはグラフの先頭の固有空間と特徴行列のアライメントを改善する。 関連する非凸最適化問題を大まかに解くために、複数のクラスと異なるレベルのホモフィリーまたはヘテロフィリーを持つ実世界のグラフデータセットを効率的に処理するヒューリスティックを提案する。 理論的には、JDRをスタイリングされた設定で正当化し、合成および実世界のグラフデータセットに関する広範な実験を通して、我々のアプローチの有効性を検証する。 その結果、JDRは、GNNを下流モデルとして、ノード分類における既存のリウィリング手法を一貫して上回っていることがわかった。

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