論文の概要: AttriReBoost: A Gradient-Free Propagation Optimization Method for Cold Start Mitigation in Attribute Missing Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00743v1
- Date: Wed, 01 Jan 2025 06:19:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 17:16:12.573462
- Title: AttriReBoost: A Gradient-Free Propagation Optimization Method for Cold Start Mitigation in Attribute Missing Graphs
- Title（参考訳）: AttriReBoost:属性不足グラフにおけるコールドスタート緩和のための勾配自由伝搬最適化手法
- Authors: Mengran Li, Chaojun Ding, Junzhou Chen, Wenbin Xing, Cong Ye, Ronghui Zhang, Songlin Zhuang, Jia Hu, Tony Z. Qiu, Huijun Gao,
- Abstract要約: グラフ学習では欠落問題が多く,グラフニューラルネットワーク(GNN)の偏りが生じる。
特徴の伝播に依存する既存の手法は、特に属性リセットや低次ノードを扱う場合、コールドスタート問題を起こしやすい。
本稿では,属性欠落グラフにおけるコールドスタート問題を軽減するために,伝搬法を取り入れた新しい手法であるAttriReBoost(ARB)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.730853388683286
- License:
- Abstract: Missing attribute issues are prevalent in the graph learning, leading to biased outcomes in Graph Neural Networks (GNNs). Existing methods that rely on feature propagation are prone to cold start problem, particularly when dealing with attribute resetting and low-degree nodes, which hinder effective propagation and convergence. To address these challenges, we propose AttriReBoost (ARB), a novel method that incorporates propagation-based method to mitigate cold start problems in attribute-missing graphs. ARB enhances global feature propagation by redefining initial boundary conditions and strategically integrating virtual edges, thereby improving node connectivity and ensuring more stable and efficient convergence. This method facilitates gradient-free attribute reconstruction with lower computational overhead. The proposed method is theoretically grounded, with its convergence rigorously established. Extensive experiments on several real-world benchmark datasets demonstrate the effectiveness of ARB, achieving an average accuracy improvement of 5.11% over state-of-the-art methods. Additionally, ARB exhibits remarkable computational efficiency, processing a large-scale graph with 2.49 million nodes in just 16 seconds on a single GPU. Our code is available at https://github.com/limengran98/ARB.
- Abstract（参考訳）: 属性の欠落はグラフ学習で発生し、グラフニューラルネットワーク(GNN)のバイアスのある結果につながる。
特徴伝播に依存する既存の手法は、特に属性リセットや低次ノードを扱う場合、コールドスタート問題を起こしやすいため、効果的な伝播と収束を妨げている。
これらの課題に対処するために,属性欠落グラフにおけるコールドスタート問題を緩和する伝搬法を取り入れた新しい手法であるAttriReBoost (ARB)を提案する。
ARBは、初期境界条件を再定義し、仮想エッジを戦略的に統合することにより、グローバルな特徴伝達を強化し、ノード接続を改善し、より安定かつ効率的な収束を保証する。
この手法は計算オーバーヘッドを小さくして、勾配のない属性再構成を容易にする。
提案手法は理論的に基礎を置いており,その収束性は厳格に確立されている。
いくつかの実世界のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、最先端の手法よりも平均で5.11%の精度向上を達成し、ABBの有効性を実証している。
さらに、ABBは驚くべき計算効率を示し、単一のGPU上でわずか16秒で2.49万ノードの大規模グラフを処理する。
私たちのコードはhttps://github.com/limengran98/ARBで利用可能です。
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