論文の概要: Addressing Heterogeneity and Heterophily in Graphs: A Heterogeneous Heterophilic Spectral Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13373v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:23:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:00.102652
• Title: Addressing Heterogeneity and Heterophily in Graphs: A Heterogeneous Heterophilic Spectral Graph Neural Network
• Title（参考訳）: グラフにおける異種性と異種性に対処する:不均一な異種親和性スペクトルグラフニューラルネット
• Authors: Kangkang Lu, Yanhua Yu, Zhiyong Huang, Jia Li, Yuling Wang, Meiyu Liang, Xiting Qin, Yimeng Ren, Tat-Seng Chua, Xidian Wang,
• Abstract要約: 異種不テロ親和性スペクトルグラフニューラルネットワーク(H2SGNN)を提案する。 H2SGNNは、局所独立フィルタリングとグローバルハイブリッドフィルタリングというデュアルモジュールアプローチを採用している。 4つの実世界のデータセットに対する大規模な実証評価は、最先端の手法と比較してH2SGNNの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.05273145974434
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have garnered significant scholarly attention for their powerful capabilities in modeling graph structures. Despite this, two primary challenges persist: heterogeneity and heterophily. Existing studies often address heterogeneous and heterophilic graphs separately, leaving a research gap in the understanding of heterogeneous heterophilic graphs-those that feature diverse node or relation types with dissimilar connected nodes. To address this gap, we investigate the application of spectral graph filters within heterogeneous graphs. Specifically, we propose a Heterogeneous Heterophilic Spectral Graph Neural Network (H2SGNN), which employs a dual-module approach: local independent filtering and global hybrid filtering. The local independent filtering module applies polynomial filters to each subgraph independently to adapt to different homophily, while the global hybrid filtering module captures interactions across different subgraphs. Extensive empirical evaluations on four real-world datasets demonstrate the superiority of H2SGNN compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造をモデル化する強力な能力について、学術的に大きな注目を集めている。 これにもかかわらず、2つの主要な課題は不均一性と不均一性である。 現存する研究は、しばしば異種グラフと異種グラフを別々に扱い、異種グラフの理解における研究ギャップを残している。 このギャップに対処するために、異種グラフにおけるスペクトルグラフフィルタの適用について検討する。 具体的には、局所独立フィルタリングとグローバルハイブリッドフィルタリングという二元加群アプローチを用いて、不均一なヘテロ親水性スペクトルグラフニューラルネットワーク(H2SGNN)を提案する。 局所的な独立フィルタリングモジュールは各サブグラフに独立に多項式フィルタを適用し、異なるホモフィリーに適応する一方、グローバルなハイブリッドフィルタリングモジュールは異なるサブグラフ間の相互作用をキャプチャする。 4つの実世界のデータセットに対する大規模な実証評価は、最先端の手法と比較してH2SGNNの優位性を示している。

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