論文の概要: Torque-based Graph Surgery:Enhancing Graph Neural Networks with Hierarchical Rewiring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21422v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 01:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.461941
• Title: Torque-based Graph Surgery:Enhancing Graph Neural Networks with Hierarchical Rewiring
• Title（参考訳）: トルクに基づくグラフ手術:階層的リワイアリングによるグラフニューラルネットワークの強化
• Authors: Sujia Huang, Lele Fu, Zhen Cui, Tong Zhang, Na Song, Bo Huang,
• Abstract要約: 異種グラフにおける表現学習を改善するために,トルク駆動型階層的再配線戦略を提案する。 我々は、エッジによって誘起される摂動を定量化するために、構造距離とエネルギースコアを統合する干渉対応トルク計量を定義する。 提案手法は異種グラフおよび同種グラフの最先端手法を超越し,ノイズグラフの高精度性を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99691459321181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as powerful tools for learning from graph-structured data, leveraging message passing to diffuse information and update node representations. However, most efforts have suggested that native interactions encoded in the graph may not be friendly for this process, motivating the development of graph rewiring methods. In this work, we propose a torque-driven hierarchical rewiring strategy, inspired by the notion of torque in classical mechanics, dynamically modulating message passing to improve representation learning in heterophilous graphs and enhance robustness against noisy graphs. Specifically, we define an interference-aware torque metric that integrates structural distance and energy scores to quantify the perturbation induced by edges, thereby encouraging each node to aggregate information from its nearest low-energy neighbors. We use the metric to hierarchically reconfigure the receptive field of each layer by judiciously pruning high-torque edges and adding low-torque links, suppressing propagation noise and boosting pertinent signals. Extensive evaluations on benchmark datasets show that our approach surpasses state-of-the-art methods on both heterophilous and homophilous graphs, and maintains high accuracy on noisy graph.
• 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し、メッセージパッシングを拡散情報に活用し、ノード表現を更新する強力なツールとして登場した。 しかし、ほとんどの研究は、グラフに符号化されたネイティブな相互作用は、このプロセスに友好的でない可能性を示唆し、グラフ再配線法の開発を動機付けている。 本研究では,古典力学におけるトルクの概念から着想を得たトルク駆動型階層化戦略を提案し,メッセージパッシングを動的に変調することで異種グラフの表現学習を改善し,ノイズグラフに対する堅牢性を高める。 具体的には、構造距離とエネルギースコアを統合し、エッジによって誘導される摂動を定量化し、各ノードに最も近い低エネルギー隣人からの情報を集約するように促す干渉対応トルク計量を定義する。 我々は,高トルクエッジを任意に刈り上げ,低トルクリンクを付加し,伝搬雑音を抑え,関連する信号を高めることにより,各層の受容場を階層的に再構成する。 提案手法は, ヘテロ親和性グラフとホモ親和性グラフの両方において最先端の手法を超越し, ノイズグラフ上で高い精度を保っていることを示す。

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