超图GNN新视角:从多重集函数的角度
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更新于2024-07-02
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"图机器学习峰会-2-3 You are AllSet!超圖GNN的新視角.pdf"
本文主要探讨了图机器学习中的一个重要扩展——超图(Hypergraph)机器学习,特别是聚焦于超图神经网络(GNN)的新视角。超图是一种能够更灵活地描述多对多关系的数据结构,它在处理复杂网络问题时比传统的图网络更具优势。传统图由边连接两个节点,而超图中的超边可以连接多个节点,这使得超图在处理如学术网络(一个论文可能有多个作者)、生物网络(蛋白质可以参与多个反应)等领域具有更高的表达能力。
介绍部分指出,图神经网络(GNN)已经在许多图相关任务中取得了显著成就,特别适合刻画节点间两两交互的关系。然而,当遇到非两两交互的情况,如多对多的关系时,就需要引入超图。虽然可以通过集团扩张(clique-expansion, CE)将超图转换为普通图,但这种转换会丢失部分信息,可能导致在其他任务中的性能下降。
在讨论中,文章特别关注了d-均匀超图,即每个超边都包含固定数量k个节点。d-均匀超图可以用连通张量(adjacency tensor)或关联矩阵(incidence matrix)来表示。连通张量是一个对称张量,用于存储超边信息,而关联矩阵则是一个二进制矩阵,指示哪些节点与超边相连。
集团扩张是将超图转换为图的一种方法,通过这种方式,可以利用连通张量或关联矩阵构建出一般图的连通矩阵,进而应用传统的GNN模型进行消息传递。然而,这种方法会丢失超图特有的结构信息,例如超边内的节点顺序关系。
文章进一步指出,一些超图神经网络,如HGNN,就是基于集团扩张来定义其消息传播机制。这些模型在传播过程中,通过矩阵运算更新节点特征,但由于基于CE,可能会限制其捕捉超图复杂性的能力。
总结来说,这篇资料讨论了超图在图机器学习中的重要性,分析了集团扩张作为超图到图转换的局限性,并强调了超图神经网络在保留和利用超图结构信息方面的挑战。研究者提出从新的视角重新审视超图GNN,探索能更好地处理超图结构的模型,以提升对多对多关系的建模效果。这为未来在超图上的深度学习研究提供了新的思考方向。
2022-07-05 上传
2023-05-17 上传
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