論文の概要: Graph Attention for Heterogeneous Graphs with Positional Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02938v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 18:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:58.985490
• Title: Graph Attention for Heterogeneous Graphs with Positional Encoding
• Title（参考訳）: 位置エンコーディングによる不均一グラフのグラフアテンション
• Authors: Nikhil Shivakumar Nayak,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータモデリングのデファクトスタンダードとして登場した。 この研究は、異種グラフの最も効果的な方法を特定するために、様々なGNNアーキテクチャをベンチマークする。 その結果,これらの作業においてグラフ注意ネットワークが優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as the de facto standard for modeling graph data, with attention mechanisms and transformers significantly enhancing their performance on graph-based tasks. Despite these advancements, the performance of GNNs on heterogeneous graphs often remains complex, with networks generally underperforming compared to their homogeneous counterparts. This work benchmarks various GNN architectures to identify the most effective methods for heterogeneous graphs, with a particular focus on node classification and link prediction. Our findings reveal that graph attention networks excel in these tasks. As a main contribution, we explore enhancements to these attention networks by integrating positional encodings for node embeddings. This involves utilizing the full Laplacian spectrum to accurately capture both the relative and absolute positions of each node within the graph, further enhancing performance on downstream tasks such as node classification and link prediction.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータモデリングのデファクトスタンダードとして登場し、アテンションメカニズムとトランスフォーマーによってグラフベースのタスクのパフォーマンスが大幅に向上している。 これらの進歩にもかかわらず、不均一グラフ上のGNNの性能はしばしば複雑であり、ネットワークは概して同質グラフに比べて性能が劣っている。 この研究は、ノード分類とリンク予測に特に焦点をあてた異種グラフの最も効果的な方法を特定するために、様々なGNNアーキテクチャをベンチマークする。 その結果,これらの作業においてグラフ注意ネットワークが優れていることがわかった。 主な貢献として、ノード埋め込みのための位置エンコーディングを統合することにより、これらの注意ネットワークの強化について検討する。 これは、グラフ内の各ノードの相対的位置と絶対的位置の両方を正確に捉え、ノード分類やリンク予測などの下流タスクのパフォーマンスを向上させるために、完全なラプラシアスペクトルを利用する。

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