論文の概要: GRAIN: Multi-Granular and Implicit Information Aggregation Graph Neural Network for Heterophilous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06649v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 07:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:17.742141
• Title: GRAIN: Multi-Granular and Implicit Information Aggregation Graph Neural Network for Heterophilous Graphs
• Title（参考訳）: GRAIN: ヘテロ親和性グラフのためのマルチグラニュラーおよびインシシデント情報集約グラフニューラルネットワーク
• Authors: Songwei Zhao, Yuan Jiang, Zijing Zhang, Yang Yu, Hechang Chen,
• Abstract要約: Granular and Implicit Graph Network (GRAIN) は異種グラフに特化して設計された新しいGNNモデルである。 GRAINは、さまざまなレベルでマルチビュー情報を集約し、非隣接ノードからの暗黙のデータを組み込むことで、ノードの埋め込みを強化する。 また,多粒度と暗黙的データを効率よく組み合わせ,ノード表現の質を大幅に向上させる適応グラフ情報集約器を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.458759345322832
• License:
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown significant success in learning graph representations. However, recent studies reveal that GNNs often fail to outperform simple MLPs on heterophilous graph tasks, where connected nodes may differ in features or labels, challenging the homophily assumption. Existing methods addressing this issue often overlook the importance of information granularity and rarely consider implicit relationships between distant nodes. To overcome these limitations, we propose the Granular and Implicit Graph Network (GRAIN), a novel GNN model specifically designed for heterophilous graphs. GRAIN enhances node embeddings by aggregating multi-view information at various granularity levels and incorporating implicit data from distant, non-neighboring nodes. This approach effectively integrates local and global information, resulting in smoother, more accurate node representations. We also introduce an adaptive graph information aggregator that efficiently combines multi-granularity and implicit data, significantly improving node representation quality, as shown by experiments on 13 datasets covering varying homophily and heterophily. GRAIN consistently outperforms 12 state-of-the-art models, excelling on both homophilous and heterophilous graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現の学習において大きな成功を収めている。 しかし、近年の研究では、GNNは、連結ノードが特徴やラベルが異なる場合の異種グラフタスクにおいて単純なMPPを上回り、ホモフィリー仮定に挑戦することがある。 この問題に対処する既存の手法は、しばしば情報の粒度の重要性を軽視し、遠くのノード間の暗黙の関係を考慮することは滅多にない。 これらの制約を克服するために、異種グラフに特化した新しいGNNモデルであるグラニュラー・インプリシットグラフネットワーク(GRAIN)を提案する。 GRAINは、さまざまな粒度レベルで複数のビュー情報を集約し、非隣接ノードからの暗黙のデータを組み込むことで、ノードの埋め込みを強化する。 このアプローチは、局所的および大域的な情報を効果的に統合し、よりスムーズでより正確なノード表現をもたらす。 また,多粒度データと暗黙データとを効率よく組み合わせ,ノード表現の質を著しく向上させる適応グラフ情報アグリゲータを導入する。 GRAINは、同好グラフと異好グラフの両方で優れた12の最先端モデルより一貫して優れている。

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