論文の概要: Re-evaluating the Advancements of Heterophilic Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05755v2
• Date: Sat, 17 May 2025 08:46:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:51.347057
• Title: Re-evaluating the Advancements of Heterophilic Graph Learning
• Title（参考訳）: ヘテロ親和性グラフ学習の進歩を再評価する
• Authors: Sitao Luan, Qincheng Lu, Chenqing Hua, Xinyu Wang, Jiaqi Zhu, Xiao-Wen Chang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リレーショナルデータを用いた機械学習タスクで大きな成功を収めている。 近年の研究では、ヘテロフィリがGNNの性能低下を引き起こすことが報告されている。 さまざまなホモフィリーメトリクスは、挑戦的なデータセットの認識を支援するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.258569281188992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, Graph Neural Networks (GNNs) have achieved great success on machine learning tasks with relational data. However, recent studies have found that heterophily can cause significant performance degradation of GNNs, especially on node-level tasks. Numerous heterophilic benchmark datasets have been put forward to validate the efficacy of heterophily-specific GNNs, and various homophily metrics have been designed to help recognize these challenging datasets. Nevertheless, there still exist multiple pitfalls that severely hinder the proper evaluation of new models and metrics: 1) lack of hyperparameter tuning; 2) insufficient evaluation on the truly challenging heterophilic datasets; 3) missing quantitative evaluation for homophily metrics on synthetic graphs. To overcome these challenges, we first train and fine-tune baseline models on $27$ most widely used benchmark datasets, and categorize them into three distinct groups: malignant, benign and ambiguous heterophilic datasets. We identify malignant and ambiguous heterophily as the truly challenging subsets of tasks, and to our best knowledge, we are the first to propose such taxonomy. Then, we re-evaluate $11$ state-of-the-arts (SOTA) GNNs, covering six popular methods, with fine-tuned hyperparameters on different groups of heterophilic datasets. Based on the model performance, we comprehensively reassess the effectiveness of different methods on heterophily. At last, we evaluate $11$ popular homophily metrics on synthetic graphs with three different graph generation approaches. To overcome the unreliability of observation-based comparison and evaluation, we conduct the first quantitative evaluation and provide detailed analysis.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リレーショナルデータによる機械学習タスクで大きな成功を収めました。 しかし、近年の研究では、特にノードレベルのタスクにおいて、ヘテロフィリーがGNNの大幅な性能劣化を引き起こすことが報告されている。 ヘテロフィリン特異的なGNNの有効性を検証するために、多くのヘテロフィリン性ベンチマークデータセットが提案されており、これらの挑戦的なデータセットを認識するために様々なホモフィリンメトリクスが設計されている。 それでも、新しいモデルやメトリクスの適切な評価を著しく妨げる、複数の落とし穴が存在する。 1) ハイパーパラメータチューニングの欠如 2) 真に困難な異種性データセットの不十分な評価 3) 合成グラフ上のホモフィリメトリックの量的評価の欠如。 これらの課題を克服するために、最も広く使用されているベンチマークデータセット27ドルで、まずベースラインモデルと微調整モデルをトレーニングし、これらを悪性、良性、曖昧な異種性データセットの3つのグループに分類した。 我々は悪性で曖昧なヘテロフィリーをタスクの真に挑戦的なサブセットとみなし、最良の知識を得るためには、このような分類を最初に提案する。 次に、異種親和性データセットの異なるグループに微調整されたハイパーパラメータを持つ6つの一般的なメソッドをカバーする、11ドルのSOTA(State-of-the-arts)GNNを再評価する。 モデル性能に基づいて,異なる手法の有効性をヘテロフィリに包括的に再評価する。 最終的に、3つの異なるグラフ生成アプローチを持つ合成グラフ上で、11ドル人気のホモフィリーメトリクスを評価した。 観測に基づく比較と評価の信頼性の欠如を克服するため,最初の定量的評価を行い,詳細な分析を行う。

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