論文の概要: EdgeGFL: Rethinking Edge Information in Graph Feature Preference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02302v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 13:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:40.838934
• Title: EdgeGFL: Rethinking Edge Information in Graph Feature Preference Learning
• Title（参考訳）: EdgeGFL: グラフ機能優先学習におけるエッジ情報の再考
• Authors: Shengda Zhuo, Jiwang Fang, Hongguang Lin, Yin Tang, Min Chen, Changdong Wang, Shuqiang Huang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータを扱う上で大きな利点がある。 多次元エッジ情報を含めることで、GNNモデルの機能性と柔軟性が向上する。 4つの実世界の異種グラフの実験は、提案されたモデルの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.767227925026972
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have significant advantages in handling non-Euclidean data and have been widely applied across various areas, thus receiving increasing attention in recent years. The framework of GNN models mainly includes the information propagation phase and the aggregation phase, treating nodes and edges as information entities and propagation channels, respectively. However, most existing GNN models face the challenge of disconnection between node and edge feature information, as these models typically treat the learning of edge and node features as independent tasks. To address this limitation, we aim to develop an edge-empowered graph feature preference learning framework that can capture edge embeddings to assist node embeddings. By leveraging the learned multidimensional edge feature matrix, we construct multi-channel filters to more effectively capture accurate node features, thereby obtaining the non-local structural characteristics and fine-grained high-order node features. Specifically, the inclusion of multidimensional edge information enhances the functionality and flexibility of the GNN model, enabling it to handle complex and diverse graph data more effectively. Additionally, integrating relational representation learning into the message passing framework allows graph nodes to receive more useful information, thereby facilitating node representation learning. Finally, experiments on four real-world heterogeneous graphs demonstrate the effectiveness of theproposed model.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータを扱う上で大きな利点があり、様々な領域で広く適用されており、近年注目されている。 GNNモデルのフレームワークは主に情報伝達フェーズと集約フェーズを含み、ノードとエッジをそれぞれ情報エンティティと伝搬チャネルとして扱う。 しかしながら、既存のほとんどのGNNモデルは、一般的にエッジとノードの特徴の学習を独立したタスクとして扱うため、ノードとエッジの特徴情報の切り離しという課題に直面している。 この制限に対処するために、エッジ埋め込みをキャプチャしてノード埋め込みを支援するエッジ内蔵グラフ特徴選好学習フレームワークを開発することを目的とする。 学習した多次元エッジ特徴行列を利用して、より効率的に正確なノード特徴を捕捉するマルチチャネルフィルタを構築し、非局所構造特性と高次ノード特徴の微細化を実現する。 具体的には、多次元エッジ情報を含めることで、GNNモデルの機能性と柔軟性が向上し、複雑なグラフデータや多様なグラフデータをより効率的に扱えるようになる。 さらに、リレーショナル表現学習をメッセージパッシングフレームワークに統合することで、グラフノードはより有用な情報を受け取ることができ、ノード表現学習が容易になる。 最後に、4つの実世界の異種グラフに関する実験は、提案されたモデルの有効性を示す。

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