論文の概要: Partitioning Message Passing for Graph Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00020v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 11:30:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 09:16:06.164844
• Title: Partitioning Message Passing for Graph Fraud Detection
• Title（参考訳）: グラフフラッド検出のための分割メッセージパッシング
• Authors: Wei Zhuo, Zemin Liu, Bryan Hooi, Bingsheng He, Guang Tan, Rizal Fathony, Jia Chen,
• Abstract要約: グラフフラッド検出(GFD)タスクにグラフニューラルネットワーク(GNN)を適用する場合、ラベルの不均衡とホモフィリー・ヘテロフィリー混合が直面する根本的な問題である。 既存のGNNベースのGFDモデルは、GNNのホモフィリーへの帰納バイアスに対応するためにグラフ構造を拡張するように設計されている。 我々の研究では、GFDにGNNを適用する鍵は除外するのではなく、異なるラベルを持つ隣人を区別することにあると論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.928658584067556
• License:
• Abstract: Label imbalance and homophily-heterophily mixture are the fundamental problems encountered when applying Graph Neural Networks (GNNs) to Graph Fraud Detection (GFD) tasks. Existing GNN-based GFD models are designed to augment graph structure to accommodate the inductive bias of GNNs towards homophily, by excluding heterophilic neighbors during message passing. In our work, we argue that the key to applying GNNs for GFD is not to exclude but to {\em distinguish} neighbors with different labels. Grounded in this perspective, we introduce Partitioning Message Passing (PMP), an intuitive yet effective message passing paradigm expressly crafted for GFD. Specifically, in the neighbor aggregation stage of PMP, neighbors with different classes are aggregated with distinct node-specific aggregation functions. By this means, the center node can adaptively adjust the information aggregated from its heterophilic and homophilic neighbors, thus avoiding the model gradient being dominated by benign nodes which occupy the majority of the population. We theoretically establish a connection between the spatial formulation of PMP and spectral analysis to characterize that PMP operates an adaptive node-specific spectral graph filter, which demonstrates the capability of PMP to handle heterophily-homophily mixed graphs. Extensive experimental results show that PMP can significantly boost the performance on GFD tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフフラッド検出(GFD)タスクにグラフニューラルネットワーク(GNN)を適用する場合、ラベルの不均衡とホモフィリー・ヘテロフィリー混合が直面する根本的な問題である。 既存のGNNベースのGFDモデルは、メッセージパッシング中に異好の隣人を排除し、GNNのホモフィリーへの誘導バイアスに対応するためにグラフ構造を増強するように設計されている。 我々の研究では、GFDにGNNを適用する鍵は排除するのではなく、異なるラベルを持つ隣人を区別することだと論じている。 この観点から,GFD 向けに構築された,直感的で効果的なメッセージパッシングパラダイムである Partitioning Message Passing (PMP) を導入する。 具体的には、PMPの隣の集約段階において、異なるクラスを持つ隣人は、異なるノード固有の集約関数で集約される。 この手段により、中心ノードは、その異性愛的およびホモ親愛的な隣人から集約された情報を適応的に調整することができるので、モデル勾配が人口の大半を占める良性ノードに支配されるのを避けることができる。 我々は、PMPの空間的定式化とスペクトル解析の接続を理論的に確立し、PMPが適応ノード固有のスペクトルグラフフィルタを運用していることを特徴付ける。 実験結果から,PMPはGFDタスクの性能を大幅に向上させる可能性が示唆された。

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