論文の概要: KAN KAN Buff Signed Graph Neural Networks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00709v3
• Date: Wed, 22 Jan 2025 07:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:29:08.637187
• Title: KAN KAN Buff Signed Graph Neural Networks?
• Title（参考訳）: KAKA Buff Signed Graph Neural Networks?
• Authors: Muhieddine Shebaro, Jelena Tešić,
• Abstract要約: 我々は、Kolmogorov-Arnold Neural Network(KAN)をSGCN(Signed Graph Convolutional Networks)に統合することを提案する。 我々は、サイン付きコミュニティ検出やリンクサイン予測などのタスクにおいて、CASGCNを評価し、署名付きネットワークにおける埋め込み品質を改善する。 これらの結果から, KASGCNsは文脈依存の有効性でグラフ解析を拡張できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graph Representation Learning aims to create effective embeddings for nodes and edges that encapsulate their features and relationships. Graph Neural Networks (GNNs) leverage neural networks to model complex graph structures. Recently, the Kolmogorov-Arnold Neural Network (KAN) has emerged as a promising alternative to the traditional Multilayer Perceptron (MLP), offering improved accuracy and interpretability with fewer parameters. In this paper, we propose the integration of KANs into Signed Graph Convolutional Networks (SGCNs), leading to the development of KAN-enhanced SGCNs (KASGCN). We evaluate KASGCN on tasks such as signed community detection and link sign prediction to improve embedding quality in signed networks. Our experimental results indicate that KASGCN exhibits competitive or comparable performance to standard SGCNs across the tasks evaluated, with performance variability depending on the specific characteristics of the signed graph and the choice of parameter settings. These findings suggest that KASGCNs hold promise for enhancing signed graph analysis with context-dependent effectiveness.
• Abstract（参考訳）: Graph Representation Learningは、機能と関係をカプセル化したノードとエッジに効果的な埋め込みを作成することを目的としている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ニューラルネットワークを利用して複雑なグラフ構造をモデル化する。 近年、KAN(Kolmogorov-Arnold Neural Network)が従来のMLP(Multilayer Perceptron)の代替として登場し、より少ないパラメータで精度と解釈性が向上した。 本稿では、KASGCN(Kan-enhanced SGCN)の開発に繋がる、SGCN(Signed Graph Convolutional Networks)へのkansの統合を提案する。 我々は、サイン付きコミュニティ検出やリンクサイン予測などのタスクにおいて、CASGCNを評価し、署名付きネットワークにおける埋め込み品質を改善する。 実験結果から,KASGCN は標準 SGCN に匹敵する性能を示すことが明らかとなった。 これらの結果から, KASGCNsは文脈依存の有効性でグラフ解析を拡張できる可能性が示唆された。

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