論文の概要: Are GNNs doomed by the topology of their input graph?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17739v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 00:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:14.042538
• Title: Are GNNs doomed by the topology of their input graph?
• Title（参考訳）: GNNは入力グラフのトポロジーによって運命づけられているか?
• Authors: Amine Mohamed Aboussalah, Abdessalam Ed-dib,
• Abstract要約: 局所的なトポロジ的特徴がメッセージパス方式とどのように相互作用し,過度なスムースメントや表現表現などの大域的な現象を生成するかを示す。 実験により,グラフトポロジがグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能に与える影響を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0846824529023382
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have demonstrated remarkable success in learning from graph-structured data. However, the influence of the input graph's topology on GNN behavior remains poorly understood. In this work, we explore whether GNNs are inherently limited by the structure of their input graphs, focusing on how local topological features interact with the message-passing scheme to produce global phenomena such as oversmoothing or expressive representations. We introduce the concept of $k$-hop similarity and investigate whether locally similar neighborhoods lead to consistent node representations. This interaction can result in either effective learning or inevitable oversmoothing, depending on the inherent properties of the graph. Our empirical experiments validate these insights, highlighting the practical implications of graph topology on GNN performance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習において顕著な成功を収めている。 しかし、入力グラフのトポロジがGNNの挙動に与える影響はよく分かっていない。 本研究では,GNNが入力グラフの構造によって本質的に制限されているかどうかを考察し,局所的なトポロジ的特徴がメッセージパス方式とどのように相互作用し,過度なスムーシングや表現表現などの大域的な現象を生成するかに着目した。 我々は$k$-hop類似の概念を導入し、局所的に類似した近傍が一貫したノード表現に繋がるかどうかを検討する。 この相互作用は、グラフの固有の性質によって、効果的な学習または必然的な過密化をもたらす可能性がある。 実験によりこれらの知見を検証し,グラフトポロジがGNN性能に与える影響を明らかにする。

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