論文の概要: Large Language Model-based Augmentation for Imbalanced Node Classification on Text-Attributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16882v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 17:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:45.084651
• Title: Large Language Model-based Augmentation for Imbalanced Node Classification on Text-Attributed Graphs
• Title（参考訳）: テキスト分散グラフ上の不均衡ノード分類のための大規模言語モデルに基づく拡張
• Authors: Leyao Wang, Yu Wang, Bo Ni, Yuying Zhao, Tyler Derr,
• Abstract要約: グラフ上のノード分類は、しばしばクラス不均衡に悩まされ、現実のアプリケーションにおいてバイアスのある予測と重大なリスクをもたらす。 本研究では,テキスト分散グラフ(LA-TAG)を用いた大規模言語モデルに基づく拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.42259312243504
• License:
• Abstract: Node classification on graphs often suffers from class imbalance, leading to biased predictions and significant risks in real-world applications. While data-centric solutions have been explored, they largely overlook Text-Attributed Graphs (TAGs) and the potential of using rich textual semantics to improve the classification of minority nodes. Given this gap, we propose Large Language Model-based Augmentation on Text-Attributed Graphs (LA-TAG), a novel framework that leverages Large Language Models (LLMs) to handle imbalanced node classification. Specifically, we develop prompting strategies inspired by interpolation to synthesize textual node attributes. Additionally, to effectively integrate synthetic nodes into the graph structure, we introduce a textual link predictor that connects the generated nodes to the original graph, preserving structural and contextual information. Experiments across various datasets and evaluation metrics demonstrate that LA-TAG outperforms existing textual augmentation and graph imbalance learning methods, emphasizing the efficacy of our approach in addressing class imbalance in TAGs.
• Abstract（参考訳）: グラフ上のノード分類は、しばしばクラス不均衡に悩まされ、現実のアプリケーションにおいてバイアスのある予測と重大なリスクをもたらす。 データ中心のソリューションが検討されている一方で、テキスト分散グラフ(TAG)や、少数ノードの分類を改善するためにリッチテキストセマンティクスを使用する可能性を大きく見落としている。 そこで本稿では,Large Language Model-based Augmentation on Text-Attributed Graphs (LA-TAG)を提案する。 具体的には、テキストノード属性を合成するための補間にインスパイアされたプロンプト戦略を開発する。 さらに, 合成ノードをグラフ構造に効果的に統合するために, 生成ノードを元のグラフに接続するテキストリンク予測器を導入し, 構造情報と文脈情報を保存する。 各種データセットおよび評価指標を用いた実験により,LA-TAGは既存のテキスト拡張法やグラフ不均衡学習法よりも優れており,TAGにおけるクラス不均衡に対処するためのアプローチの有効性を強調している。

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