論文の概要: Language Model-Enhanced Message Passing for Heterophilic Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19762v1
• Date: Mon, 26 May 2025 09:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.335688
• Title: Language Model-Enhanced Message Passing for Heterophilic Graph Learning
• Title（参考訳）: ヘテロ親和性グラフ学習のための言語モデル強化メッセージパッシング
• Authors: Wenjun Wang, Dawei Cheng,
• Abstract要約: 異種グラフ傾き(LEMP4HG)のための新しい言語モデル(LM)拡張メッセージパッシング手法を提案する。 具体的には、テキスト分散グラフのコンテキストにおいて、LMに接続解析を生成するためのペアノードテキストを提供し、それを符号化し、ゲーティング機構を通じてペアノードテキスト埋め込みと融合する。 合成されたメッセージは、両ノードの情報とセマンティックに富み、適応的にバランスをとる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.001541910098126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional graph neural networks (GNNs), which rely on homophily-driven message passing, struggle with heterophilic graphs where connected nodes exhibit dissimilar features and different labels. While existing methods address heterophily through graph structure refinement or adaptation of neighbor aggregation functions, they often overlook the semantic potential of node text, rely on suboptimal message representation for propagation and compromise performance on homophilic graphs. To address these limitations, we propose a novel language model (LM)-enhanced message passing approach for heterophilic graph leaning (LEMP4HG). Specifically, in the context of text-attributed graph, we provide paired node texts for LM to generate their connection analysis, which are encoded and then fused with paired node textual embeddings through a gating mechanism. The synthesized messages are semantically enriched and adaptively balanced with both nodes' information, which mitigates contradictory signals when neighbor aggregation in heterophilic regions. Furthermore, we introduce an active learning strategy guided by our heuristic MVRD (Modulated Variation of Reliable Distance), selectively enhancing node pairs suffer most from message passing, reducing the cost of analysis generation and side effects on homophilic regions. Extensive experiments validate that our approach excels on heterophilic graphs and performs robustly on homophilic ones, with a graph convolutional network (GCN) backbone and a practical budget.
• Abstract（参考訳）: ホモフィズ駆動のメッセージパッシングに依存する従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、接続ノードが異なる特徴と異なるラベルを示すヘテロ親和性グラフと競合する。 既存の手法はグラフ構造の改良や近隣の集約関数の適応を通じてヘテロフィリーに対処するが、それらはしばしばノードテキストの意味的なポテンシャルを見落とし、準最適メッセージ表現に頼り、ホモ親和グラフ上での伝播と妥協性能に依存する。 これらの制約に対処するために、異種グラフ傾き(LEMP4HG)のための新しい言語モデル(LM)によるメッセージパッシング手法を提案する。 具体的には、テキスト分散グラフのコンテキストにおいて、LMに接続解析を生成するためのペアノードテキストを提供し、それを符号化し、ゲーティング機構を通じてペアノードテキスト埋め込みと融合する。 合成されたメッセージは、両ノードの情報とセマンティックに富み、適応的にバランスをとる。 さらに,我々のヒューリスティックなMVRD(Modulated Variation of Reliable Distance)によって導かれるアクティブな学習戦略を導入する。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のバックボーンと実用的な予算により,本手法がヘテロ親和性グラフに優れ,ホモ親和性グラフに頑強に作用することが実証された。

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