論文の概要: Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective? A Causal Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05750v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 10:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.195431
• Title: Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective? A Causal Perspective
• Title（参考訳）: 不均一グラフニューラルネットワークは真に有効か?
• Authors: Xiao Yang, Xuejiao Zhao, Zhiqi Shen,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類において顕著な成功を収めた。 HGNNは関係型とノードとエッジのセマンティクスを統合し、異種情報を活用する。 HGNNの因果解析は急速に進歩しており、真の因果効果と素因果相関を区別することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.743060390988896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved remarkable success in node classification. Building on this progress, heterogeneous graph neural networks (HGNNs) integrate relation types and node and edge semantics to leverage heterogeneous information. Causal analysis for HGNNs is advancing rapidly, aiming to separate genuine causal effects from spurious correlations. However, whether HGNNs are intrinsically effective remains underexamined, and most studies implicitly assume rather than establish this effectiveness. In this work, we examine HGNNs from two perspectives: model architecture and heterogeneous information. We conduct a systematic reproduction across 21 datasets and 20 baselines, complemented by comprehensive hyperparameter retuning. To further disentangle the source of performance gains, we develop a causal effect estimation framework that constructs and evaluates candidate factors under standard assumptions through factual and counterfactual analyses, with robustness validated via minimal sufficient adjustment sets, cross-method consistency checks, and sensitivity analyses. Our results lead to two conclusions. First, model architecture and complexity have no causal effect on performance. Second, heterogeneous information exerts a positive causal effect by increasing homophily and local-global distribution discrepancy, which makes node classes more distinguishable. The implementation is publicly available at https://github.com/YXNTU/CausalHGNN.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類において顕著な成功を収めた。 この進歩に基づいて、異種グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、関係型とノードとエッジセマンティクスを統合し、異種情報を活用する。 HGNNの因果解析は急速に進歩しており、真の因果効果と素因果相関を区別することを目的としている。 しかし、HGNNが本質的に有効であるかどうかはまだ未検討であり、ほとんどの研究は、この効果を確立するよりも暗黙的に仮定している。 本研究では,HGNNをモデルアーキテクチャと異種情報という2つの観点から検討する。 我々は、21のデータセットと20のベースラインにまたがって体系的な再現を行い、包括的ハイパーパラメータ再構成によって補完する。 さらに性能向上の源泉を狭めるために,本研究では,最小限の十分な調整セット,クロスメソッド整合性チェック,感度解析によりロバスト性を検証し,現実的および反実的分析を通じて,標準的な仮定の下で候補因子を構築し,評価する因果効果推定フレームワークを開発した。 私たちの結果は2つの結論に繋がる。 第一に、モデルアーキテクチャと複雑さはパフォーマンスに因果関係がない。 第二に、不均一な情報は、ホモフィリーと局所的な分布の相違を増大させ、ノードクラスをより区別しやすくすることで、正の因果効果を発揮する。 実装はhttps://github.com/YXNTU/CausalHGNNで公開されている。

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