論文の概要: Balancing Efficiency and Expressiveness: Subgraph GNNs with Walk-Based Centrality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03113v2
• Date: Mon, 07 Jul 2025 23:34:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.838978
• Title: Balancing Efficiency and Expressiveness: Subgraph GNNs with Walk-Based Centrality
• Title（参考訳）: 効率性と表現性のバランス:歩行中心性を有するグラフGNN
• Authors: Joshua Southern, Yam Eitan, Guy Bar-Shalom, Michael Bronstein, Haggai Maron, Fabrizio Frasca,
• Abstract要約: サブグラフGNNは,グラフニューラルネットワーク(GNN)の限界を克服し,サブグラフの袋を処理する,有望なアーキテクチャとして登場した。 サブグラフGNNは、ノード数で線形にサイズが大きくなるバッグを処理し、より大きなグラフの適用性を妨げている。 本稿では,サブグラフGNNの計算コストを劇的に低減する,効果的で実装が容易な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.85143734063591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subgraph GNNs have emerged as promising architectures that overcome the expressiveness limitations of Graph Neural Networks (GNNs) by processing bags of subgraphs. Despite their compelling empirical performance, these methods are afflicted by a high computational complexity: they process bags whose size grows linearly in the number of nodes, hindering their applicability to larger graphs. In this work, we propose an effective and easy-to-implement approach to dramatically alleviate the computational cost of Subgraph GNNs and unleash broader applications thereof. Our method, dubbed HyMN, leverages walk-based centrality measures to sample a small number of relevant subgraphs and drastically reduce the bag size. By drawing a connection to perturbation analysis, we highlight the strength of the proposed centrality-based subgraph sampling, and further prove that these walk-based centralities can be additionally used as Structural Encodings for improved discriminative power. A comprehensive set of experimental results demonstrates that HyMN provides an effective synthesis of expressiveness, efficiency, and downstream performance, unlocking the application of Subgraph GNNs to dramatically larger graphs. Not only does our method outperform more sophisticated subgraph sampling approaches, it is also competitive, and sometimes better, than other state-of-the-art approaches for a fraction of their runtime.
• Abstract（参考訳）: サブグラフGNNは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現力制限を克服し、サブグラフの袋を処理できる有望なアーキテクチャとして登場した。 それらはノード数で線形に大きくなるバッグを処理し、より大きなグラフに適用できなくなる。 本研究では, サブグラフGNNの計算コストを劇的に低減し, より広範な応用を実現するための, 効果的で実装が容易な手法を提案する。 提案手法はHyMNと呼ばれ,歩幅の集中度を利用して少数の関連部分グラフをサンプリングし,バッグサイズを大幅に削減する。 摂動解析への接続を図り、提案した集中型部分グラフサンプリングの強度を強調し、さらにこれらの歩行型集中度が識別力向上のための構造エンコーディングとして利用できることを証明した。 総合的な実験結果から,HyMNは表現性,効率,下流性能を効果的に合成し,サブグラフGNNを劇的に大きなグラフに適用できることが示されている。 我々の手法は、より洗練されたサブグラフサンプリングアプローチよりも優れているだけでなく、実行時の一部に対して他の最先端アプローチよりも競争力があり、時には優れている。

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