論文の概要: GraphSB: Boosting Imbalanced Node Classification on Graphs through Structural Balance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19352v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 08:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.251075
• Title: GraphSB: Boosting Imbalanced Node Classification on Graphs through Structural Balance
• Title（参考訳）: GraphSB: 構造バランスによるグラフ上の不均衡ノード分類の強化
• Authors: Zhixiao Wang, Chaofan Zhu, Qihan Feng, Jian Zhang, Xiaobin Rui, Philip S Yu,
• Abstract要約: 非平衡ノード分類はグラフ学習において重要な課題であり、既存のほとんどの手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてノード表現を学習する。 ノード合成の前に基盤となる不均衡グラフ構造に対処するための鍵となる戦略として,構造バランスを組み込んだ新しいフレームワークであるGraphSBを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.55283955016589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imbalanced node classification is a critical challenge in graph learning, where most existing methods typically utilize Graph Neural Networks (GNNs) to learn node representations. These methods can be broadly categorized into the data-level and the algorithm-level. The former aims to synthesize minority-class nodes to mitigate quantity imbalance, while the latter tries to optimize the learning process to highlight minority classes. However, neither of them addresses the inherently imbalanced graph structure, which is a fundamental factor that incurs majority-class dominance and minority-class assimilation in GNNs. Our theoretical analysis further supports this critical insight. Therefore, we propose GraphSB (Graph Structural Balance), a novel framework that incorporates Structural Balance as a key strategy to address the underlying imbalanced graph structure before node synthesis. Structural Balance performs a two-stage structure optimization: Structure Enhancement that mines hard samples near decision boundaries through dual-view analysis and enhances connectivity for minority classes through adaptive augmentation, and Relation Diffusion that propagates the enhanced minority context while simultaneously capturing higher-order structural dependencies. Thus, GraphSB balances structural distribution before node synthesis, enabling more effective learning in GNNs. Extensive experiments demonstrate that GraphSB significantly outperforms the state-of-the-art methods. More importantly, the proposed Structural Balance can be seamlessly integrated into state-of-the-art methods as a simple plug-and-play module, increasing their accuracy by an average of 4.57%.
• Abstract（参考訳）: 非平衡ノード分類はグラフ学習において重要な課題であり、既存のほとんどの手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてノード表現を学習する。 これらの手法は、データレベルとアルゴリズムレベルに広く分類することができる。 前者は量不均衡を軽減するためにマイノリティクラスノードを合成することを目的としており、後者はマイノリティクラスを強調するために学習プロセスを最適化しようとする。 しかし、どちらも本質的に不均衡なグラフ構造に対処せず、これはGNNにおける多数派支配と少数派同化を引き起こす基本的な要因である。 我々の理論的分析は、この批判的な洞察をさらに支持している。 そこで我々は,ノード合成の前に基盤となる不均衡グラフ構造に対処するための鍵となる戦略として,構造バランスを組み込んだ新しいフレームワークであるGraphSB(Graph Structure Balance)を提案する。 二重ビュー分析によってハードサンプルを抽出し、適応的な拡張を通じてマイノリティクラスの接続性を高める構造強化と、高階構造依存を同時に捕捉しながら強化されたマイノリティコンテキストを伝播する関係拡散である。 このように、GraphSBはノード合成の前に構造分布のバランスをとり、GNNでより効果的な学習を可能にする。 大規模な実験により、GraphSBは最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。 さらに重要なことに、提案された構造バランスは、単純なプラグアンドプレイモジュールとして最先端のメソッドにシームレスに統合することができ、平均4.57%の精度で精度を向上することができる。

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