論文の概要: Graph as a feature: improving node classification with non-neural graph-aware logistic regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12330v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:32:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:09.977245
• Title: Graph as a feature: improving node classification with non-neural graph-aware logistic regression
• Title（参考訳）: 特徴としてのグラフ:非神経グラフ認識ロジスティック回帰によるノード分類の改善
• Authors: Simon Delarue, Thomas Bonald, Tiphaine Viard,
• Abstract要約: Graph-aware Logistic Regression (GLR) はノード分類タスク用に設計された非神経モデルである。 GNNにアクセスできる情報のごく一部しか使わない従来のグラフアルゴリズムとは異なり、提案モデルではノードの特徴とエンティティ間の関係を同時に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.952177779219163
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) and their message passing framework that leverages both structural and feature information, have become a standard method for solving graph-based machine learning problems. However, these approaches still struggle to generalise well beyond datasets that exhibit strong homophily, where nodes of the same class tend to connect. This limitation has led to the development of complex neural architectures that pose challenges in terms of efficiency and scalability. In response to these limitations, we focus on simpler and more scalable approaches and introduce Graph-aware Logistic Regression (GLR), a non-neural model designed for node classification tasks. Unlike traditional graph algorithms that use only a fraction of the information accessible to GNNs, our proposed model simultaneously leverages both node features and the relationships between entities. However instead of relying on message passing, our approach encodes each node's relationships as an additional feature vector, which is then combined with the node's self attributes. Extensive experimental results, conducted within a rigorous evaluation framework, show that our proposed GLR approach outperforms both foundational and sophisticated state-of-the-art GNN models in node classification tasks. Going beyond the traditional limited benchmarks, our experiments indicate that GLR increases generalisation ability while reaching performance gains in computation time up to two orders of magnitude compared to it best neural competitor.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)とその構造情報と特徴情報の両方を活用するメッセージパッシングフレームワークは、グラフベースの機械学習問題を解決する標準的な方法となっている。 しかしながら、これらのアプローチは、同じクラスのノードが接続する傾向にある強いホモフィリを示すデータセットをはるかに超える一般化に苦慮している。 この制限は、効率性とスケーラビリティの面で課題を提起する複雑なニューラルネットワークアーキテクチャの開発につながった。 これらの制限に対応するため、我々はよりシンプルでスケーラブルなアプローチに注目し、ノード分類タスク用に設計された非神経モデルであるグラフ認識ロジスティック回帰(GLR)を導入する。 GNNにアクセスできる情報のごく一部しか使わない従来のグラフアルゴリズムとは異なり、提案モデルではノードの特徴とエンティティ間の関係を同時に活用する。 しかし、メッセージパッシングに頼る代わりに、我々のアプローチは各ノードの関係を付加的な特徴ベクトルとしてエンコードし、ノードの自己属性と結合する。 厳密な評価枠組みで実施した大規模な実験結果から,提案手法はノード分類タスクにおける基礎的および高度なGNNモデルよりも優れていることが示された。 従来の限定ベンチマークを超えて、我々の実験はGLRが最大2桁の計算時間で最大2桁の性能向上を達成しながら、一般化能力を向上させることを示唆している。

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