論文の概要: Directed Homophily-Aware Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22362v1
• Date: Wed, 28 May 2025 13:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.638336
• Title: Directed Homophily-Aware Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 直列ホモフィリー認識型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Aihu Zhang, Jiaxing Xu, Mengcheng Lan, Shili Xiang, Yiping Ke,
• Abstract要約: 我々は、ホモフィア認識と指向性を考慮した新しいフレームワーク、Directed Homophily-aware Graph Neural Network (DHGNN)を提案する。 DHGNNは、ホモフィリーレベルと情報性に基づいてメッセージコントリビューションを適応的に変調するリセット可能なゲーティング機構を採用している。 解析により、このゲーティング機構は、方向のホモフィリギャップを捕捉し、層を横切るホモフィリを変動させ、複雑なグラフ構造上のメッセージパッシングの挙動について深い洞察を与えることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.539052660225002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved significant success in various learning tasks on graph-structured data. Nevertheless, most GNNs struggle to generalize to heterophilic neighborhoods. Additionally, many GNNs ignore the directional nature of real-world graphs, resulting in suboptimal performance on directed graphs with asymmetric structures. In this work, we propose Directed Homophily-aware Graph Neural Network (DHGNN), a novel framework that addresses these limitations by incorporating homophily-aware and direction-sensitive components. DHGNN employs a resettable gating mechanism to adaptively modulate message contributions based on homophily levels and informativeness, and a structure-aware noise-tolerant fusion module to effectively integrate node representations from the original and reverse directions. Extensive experiments on both homophilic and heterophilic directed graph datasets demonstrate that DHGNN outperforms state-of-the-art methods in node classification and link prediction. In particular, DHGNN improves over the best baseline by up to 15.07% in link prediction. Our analysis further shows that the gating mechanism captures directional homophily gaps and fluctuating homophily across layers, providing deeper insights into message-passing behavior on complex graph structures.
• 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の学習タスクにおいて大きな成功を収めている。 しかし、ほとんどのGNNは異性愛地区への一般化に苦慮している。 さらに、多くのGNNは実世界のグラフの指向性を無視し、非対称構造を持つ有向グラフ上での最適以下の性能をもたらす。 本研究では,これらの制約に対応する新しいフレームワークであるDirected Homophily-aware Graph Neural Network (DHGNN)を提案する。 DHGNNは、ホモフィリレベルと情報度に基づいてメッセージコントリビューションを適応的に変調するリセット可能なゲーティング機構と、元の方向と逆方向からのノード表現を効果的に統合する構造対応ノイズ耐性融合モジュールを用いる。 DHGNNがノード分類とリンク予測において最先端の手法より優れていることを示す。 特に、DHGNNはリンク予測において、最高のベースラインを最大15.07%改善している。 さらに, このゲーティング機構は, 方向のホモフィリギャップを捕捉し, 層間を均質に変動させることで, 複雑なグラフ構造におけるメッセージパッシングの挙動について深い知見を提供する。

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