論文の概要: Graph Sampling for Scalable and Expressive Graph Neural Networks on Homophilic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16593v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 00:30:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:29.181207
• Title: Graph Sampling for Scalable and Expressive Graph Neural Networks on Homophilic Graphs
• Title（参考訳）: 親和性グラフ上でのスケーラブルかつ表現力のあるグラフニューラルネットワークのためのグラフサンプリング
• Authors: Haolin Li, Luana Ruiz,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ機械学習タスクに優れるが、大規模ネットワークへのスケーリングでは課題に直面している。 グラフ構造を保存するために特徴ホモフィリーを利用する新しいグラフサンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.658211994479856
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) excel in many graph machine learning tasks but face challenges when scaling to large networks. GNN transferability allows training on smaller graphs and applying the model to larger ones, but existing methods often rely on random subsampling, leading to disconnected subgraphs and reduced model expressivity. We propose a novel graph sampling algorithm that leverages feature homophily to preserve graph structure. By minimizing the trace of the data correlation matrix, our method better preserves the graph Laplacian's rank than random sampling while achieving lower complexity than spectral methods. Experiments on citation networks show improved performance in preserving graph rank and GNN transferability compared to random sampling.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ機械学習タスクに優れるが、大規模ネットワークへのスケーリングでは課題に直面している。 GNN転送性は、より小さなグラフをトレーニングし、モデルをより大きなグラフに適用することを可能にするが、既存の手法はしばしばランダムなサブサンプリングに依存し、非連結なサブグラフとモデル表現率の低下につながる。 グラフ構造を保存するために特徴ホモフィリーを利用する新しいグラフサンプリングアルゴリズムを提案する。 データ相関行列のトレースを最小化することにより、スペクトル法よりも少ない複雑さを達成しつつ、ランダムサンプリングよりもグラフラプラシアンのランクをよりよく保存する。 引用ネットワークの実験では、ランダムサンプリングと比較してグラフランクとGNN転送性が向上した。

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