論文の概要: Centrality Graph Shift Operators for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04655v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 12:32:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:21.753136
• Title: Centrality Graph Shift Operators for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための中心性グラフシフト演算子
• Authors: Yassine Abbahaddou, Fragkiskos D. Malliaros, Johannes F. Lutzeyer, Michalis Vazirgiannis,
• Abstract要約: 我々は,グローバルな集中度指標による隣接行列の正規化を行う中心性GSO(CGSO)について検討した。 CGSOがどんなグラフニューラルネットワークでもメッセージパッシング演算子として機能するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.136895833789442
• License:
• Abstract: Graph Shift Operators (GSOs), such as the adjacency and graph Laplacian matrices, play a fundamental role in graph theory and graph representation learning. Traditional GSOs are typically constructed by normalizing the adjacency matrix by the degree matrix, a local centrality metric. In this work, we instead propose and study Centrality GSOs (CGSOs), which normalize adjacency matrices by global centrality metrics such as the PageRank, $k$-core or count of fixed length walks. We study spectral properties of the CGSOs, allowing us to get an understanding of their action on graph signals. We confirm this understanding by defining and running the spectral clustering algorithm based on different CGSOs on several synthetic and real-world datasets. We furthermore outline how our CGSO can act as the message passing operator in any Graph Neural Network and in particular demonstrate strong performance of a variant of the Graph Convolutional Network and Graph Attention Network using our CGSOs on several real-world benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフシフト演算子(GSO)はグラフ理論やグラフ表現学習において基本的な役割を果たす。 伝統的なGSOは典型的には、局所集中度計量である次数行列によって隣接行列を正規化することによって構成される。 そこで本研究では,PageRank,$k$-core,固定長ウォーク数などの大域集中度指標を用いて,隣接行列の正規化を行う中央性GSO(CGSO)を提案する。 CGSOのスペクトル特性について検討し,その作用をグラフ信号で把握する。 我々は、複数の合成および実世界のデータセットに基づいて、異なるCGSOに基づいてスペクトルクラスタリングアルゴリズムを定義し、実行することによって、この理解を確認する。 さらに、CGSOがどんなグラフニューラルネットワークでもメッセージパッシング演算子として機能し、特に実世界のベンチマークデータセットでCGSOを使用してグラフ畳み込みネットワークとグラフ注意ネットワークの亜種の性能を強く示す方法について概説する。

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