Ungleichgewicht in der Knotenkategorisierung in Graphen angehen

In vielen realen Netzwerken gibt's ein Problem, das nennt man ungleiche Knotenklassifikation, wo einige Kategorien von Knoten viele Beispiele haben, während andere ganz wenige haben. Dieses Ungleichgewicht kann zu Problemen führen, wenn man graphbasierte neuronale Netzwerke verwendet, die Daten analysieren, die als Graphen strukturiert sind. Diese Netzwerke haben oft Schwierigkeiten, die weniger häufigen Kategorien, auch Minderheitsklassen genannt, zu identifizieren. Die Mehrheitsklassen dominieren die Trainingsdaten, was zu schwacher Leistung bei der Klassifizierung der Minderheitsknoten führt.

#Die Herausforderung der ungleichen Knotenklassifikation

Ungleichmässige Knotenklassifikation ist in verschiedenen Szenarien üblich. Zum Beispiel sind bei Online-Banking die meisten Nutzer gewöhnliche Kunden, während nur eine kleine Anzahl Betrüger sind. Ähnlich gibt es in chemischen Strukturen normalerweise viel mehr leichte Atome im Vergleich zu schweren. Da graphbasierte neuronale Netzwerke stark von den grösseren Klassen beeinflusst werden, haben sie Schwierigkeiten, effektiv von den kleineren zu lernen.

#Das Problem angehen

Forscher haben mehrere Methoden entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Ein gängiger Ansatz ist es, synthetische Knoten und Kanten zu erstellen, um die Verteilung der Klassen auszugleichen. Einige Techniken verwenden Methoden wie SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), um neue synthetische Knoten basierend auf den Eigenschaften existierender Knoten der Minderheitsklasse zu generieren. Obwohl diese Methoden vielversprechend sind, nehmen sie in der Regel an, dass Knoten mit dem gleichen Klassennamen eher miteinander verbunden sind. Diese Annahme, bekannt als homophile Annahme, stimmt in vielen realen Szenarien nicht, wo Knoten unterschiedlicher Klassen sich verbinden können.

#Die Realität der Heterophilie

In vielen Netzwerken können unterschiedliche Klassen auf unerwartete Weise verbunden sein. Zum Beispiel könnten in Finanznetzwerken Betrüger Verbindungen zu regulären Kunden aufrechterhalten, um ihre Handlungen zu tarnen. Dadurch gibt es heterophile Kanten, die Knoten unterschiedlicher Klassen verbinden. Die meisten bestehenden Methoden haben Schwierigkeiten, wenn sie auf diese heterophilen Graphen angewendet werden, was zu mehreren wichtigen Problemen führt:

1. Eingeschränkte Vielfalt: Viele Ansätze generieren synthetische Knoten strikt von der gleichen Minderheitsklasse. Das kann zu einem Mangel an Vielfalt führen, besonders wenn es wenige echte Knoten der Minderheitsklasse gibt, die als Grundlage dienen.

2. Probleme mit der Merkmalsähnlichkeit: Bei der Konstruktion von Kanten verlassen sich viele Methoden auf die Ähnlichkeit der Knotenmerkmale, was gut für homophile Kanten funktioniert, aber für heterophile nicht. Das kann zu ungenauen Strukturen führen, die die Ergebnisse verzerren.

3. Rauschende Informationsaggregation: Aktuelle Methoden aggregieren Informationen oft gleichmässig aus allen Arten von Verbindungen. Das kann irrelevante Informationen von unähnlichen Nachbarn einbringen, was die Qualität der Knoten-Embeddings verschlechtert.

#Ein neuer Ansatz: GraphSANN

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir ein neues Modell namens GraphSANN für ungleiche Knotenklassifikation vor. Das Ziel von GraphSANN ist es, sowohl auf homophilen als auch auf heterophilen Graphen effektiv zu arbeiten. Unser Ansatz besteht aus drei Hauptteilen:

1. Vereinheitlichter Merkmalsmischer: Diese Komponente erzeugt synthetische Knoten, indem sie Merkmale von ähnlichen und unähnlichen Knoten ausgewogen vermischt.

2. Adaptiver Untergraph-Extraktor: Anstatt sich auf feste Nachbarn zu verlassen, passt sich dieser Teil an die umliegenden Knoten an, um Untergraphen basierend auf der Relevanz der Verbindungen zu konstruieren.

3. Multi-Filter-Untergraph-Encoder: Dieser Abschnitt kodiert Untergraphen, indem er Nachrichten von ähnlichen und unähnlichen Knotenverbindungen unterscheidet, was präzise Vorhersagen über die Existenz von Kanten ermöglicht.

#Wichtige Beiträge

Die Hauptbeiträge dieser Arbeit umfassen:

• Einführung eines Modells, das über die homophile Annahme hinausgeht, um ungleiche Knotenklassifikation anzugehen.
• Entwicklung einer Methode, die in der Lage ist, Graphen durch die Erstellung synthetischer Verbindungen, die sowohl homophile als auch heterophile Kanten umfassen, auszugleichen.
• Demonstration durch umfassendes Testen, dass GraphSANN bestehende Modelle in verschiedenen ungleichen Datensätzen übertrifft.

#Verwandte Arbeiten

#Heterophile Graph Neural Networks

Die meisten aktuellen graphbasierten neuronalen Netzwerke nehmen an, dass verbundene Knoten das gleiche Klassensymbol teilen (Homophilie). Solche Annahmen führen jedoch zu schlechten Leistungen in Netzwerken mit signifikanter Heterophilie. Forscher haben einige Modelle vorgeschlagen, die auf heterophile Verbindungen eingehen. Diese lassen sich in zwei Haupttypen kategorisieren:

1. Nachbarerweiterungsmethoden: Diese Methoden erweitern lokale Nachbarschaften, um Merkmale von weiter entfernten, aber relevanten Knoten einzubeziehen. Einige Modelle sammeln Informationen von mehreren Sprüngen im Netzwerk, um eine bessere Sicht auf die Struktur zu bieten.

2. Adaptive Nachrichtenaggregationsmethoden: Diese Ansätze schaffen flexible Aggregationsmethoden, die aus sowohl homophilen als auch heterophilen Verbindungen lernen können. Sie verwenden in der Regel Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Bedeutung der eingehenden Signale von verschiedenen Nachbarn zu gewichten.

#Methoden zur ungleichen Knotenklassifikation

Methoden zur Behandlung der ungleichen Knotenklassifikation lassen sich in zwei Kategorien einteilen: generische Methoden und netzwerkspezifische Methoden.

• Generische Methoden: Diese Techniken integrieren traditionelle Strategien zur Klassenungleichheit mit graphbasierten neuronalen Netzwerken. Einfache Methoden wie Überabgleich duplizieren bestehende Repräsentationen der Minderheitsknoten, während kostenempfindliche Ansätze Verluste basierend auf der Klassendistribution neu gewichten.

• Netzwerkspezifische Methoden: Diese berücksichtigen die Struktur des Graphen, um synthetische Knoten zu erstellen und Verbindungen zu bestimmen. Einige fortgeschrittene Methoden verwenden adversarielle Schulung zur Verbesserung der Klassentrennung, während andere ganze Ego-Netzwerke für Minderheitsklassen synthetisieren.

Trotz verschiedener Bemühungen verlassen sich die meisten dieser Modelle immer noch auf die Homophilie-Annahme und kämpfen mit heterophilen Netzwerken.

#Problemdefinition

#Graph-Homophilie und Heterophilie

In der Graphterminologie bezieht sich Homophilie auf die Tendenz ähnlicher Knoten sich zu verbinden, während Heterophilie bedeutet, dass Knoten unterschiedlicher Typen sich ebenfalls verbinden. In den meisten Graphen kann man beide Arten von Verbindungen finden. Wir können den Grad der Homophilie und Heterophilie in einem Graphen quantitativ messen, um seine Struktur besser zu verstehen.

#Die Aufgabe

Wir definieren die Aufgabe der ungleichen Knotenklassifikation als das Erlernen eines Modells, das sowohl Mehrheits- als auch Minderheitsklassen effektiv klassifizieren kann, unabhängig von der Verteilung der Verbindungen. Ziel ist es, einen Knotenklassifikator zu erstellen, der gut generalisiert, selbst wenn er mit hohen Heterophilie-Niveaus konfrontiert wird.

#Das GraphSANN-Modell

Das GraphSANN-Modell besteht aus drei Hauptteilen, die jeweils die in vorherigen Ansätzen identifizierten Probleme angehen.

#Vereinheitlichter Merkmalsmischer

Der vereinheitlichte Merkmalsmischer erzeugt synthetische Minderheitsknoten, indem er Merkmale von sowohl ähnlichen als auch unähnlichen Knoten mischt. Diese Methode beginnt damit, Paare von Knoten auszuwählen, um sie zu mischen. Ziel ist es, Knoten aus verschiedenen Klassen einzubeziehen, um eine grössere Vielfalt bei den erstellten synthetischen Knoten zu ermöglichen. Der Mischprozess vermeidet es, Merkmale einzuführen, die den Klassifikator in die Irre führen könnten.

#Adaptiver Untergraph-Extraktor

Nachdem synthetische Knoten generiert wurden, identifiziert der adaptive Untergraph-Extraktor Verbindungen für diese neuen Knoten mit dem bestehenden Graphen. Anstatt sich auf feste Nachbarn zu verlassen, bewertet diese Komponente die umliegenden Bereiche potenzieller Kanten, wodurch das Modell eine breitere Palette von Verbindungen in Betracht ziehen kann, wenn es um die Vorhersage der Kantenexistenz geht.

#Multi-Filter-Untergraph-Encoder

Der Multi-Filter-Untergraph-Encoder verarbeitet die extrahierten Untergraphen und konzentriert sich darauf, Informationen von Knoten mit bedeutenden Ähnlichkeiten zu sammeln. Durch die Schaffung separater Kanäle für verschiedene Arten von Signalen kann der Encoder Informationen effektiver aggregieren, die sowohl für homophile als auch für heterophile Verbindungen relevant sind.

#Optimierungsziele

Das GraphSANN-Modell hat zwei primäre Aufgaben zur Optimierung:

1. Rekonstruktion der Adjazenzmatrix: Dieser Teil zielt darauf ab, die Struktur des Graphen vorherzusagen und zu bestimmen, welche Kanten innerhalb des Graphen existieren sollten. Das Modell lernt, sowohl originale als auch synthetische Kanten zu identifizieren.

2. Knotenklassifikation: Sobald die Graphstruktur festgelegt ist, klassifiziert das Modell Knoten basierend auf ihren Merkmalen und erkennt sowohl Mehrheits- als auch Minderheitsklassen.

#Experimentelles Setup

#Datensätze

Um das GraphSANN-Modell zu bewerten, verwenden wir acht Benchmark-Datensätze. Dazu gehören drei Zitierungsnetzwerke mit hoher Homophilie und drei Wikipedia-Netzwerke, die durch hohe Heterophilie gekennzeichnet sind. Zusätzlich nutzen wir zwei Amazon-Produktnetzwerke, die für ihre echte Ungleichheit in der Klassendistribution bekannt sind.

#Baselines

Wir vergleichen GraphSANN mit acht modernen Baselines für ungleiche Knotenklassifikation. Dieser Vergleich umfasst sowohl gewöhnliche Modelle als auch spezialisierte Methoden, die für den Umgang mit Klassenungleichheit entwickelt wurden.

#Bewertungsmetriken

Wir bewerten die Leistung der Modelle anhand von Genauigkeit, AUC-ROC und Makro-F1-Punkten. Diese Metriken helfen dabei, die Leistung des Modells über alle Klassen hinweg zu erfassen, wobei ein besonderer Fokus auf die Minderheitsgruppen gelegt wird.

#Ergebnisse und Diskussion

#Leistungvergleich

In unseren Tests hat GraphSANN durchgehend alle anderen Modelle in verschiedenen Datensätzen übertroffen. Dies wird besonders in Netzwerken mit hoher Heterophilie deutlich, wo viele Baseline-Methoden Schwierigkeiten hatten, die Leistung aufrechtzuerhalten.

#Effekt des Ungleichgewichtverhältnisses

GraphSANN zeigte robuste Leistungen bei unterschiedlichen Ungleichgewichtsniveaus. Als das Ungleichgewichtsniveau zunahm, was auf eine grössere Diskrepanz zwischen Mehrheits- und Minderheitsklassen hindeutet, behielt GraphSANN seine Überlegenheit bei.

#Beitrag der Komponenten

Eine Ablationsstudie hob die Bedeutung jeder Komponente in GraphSANN hervor. Das Entfernen einer der Schlüsselkomponenten führte zu einem Leistungsabfall, was bestätigt, dass jede einzigartig zur Gesamteffektivität beiträgt.

#Parametersensitivität

Wir haben analysiert, wie sensitiv das Modell auf Veränderungen in wichtigen Hyperparametern reagiert. Zum Beispiel, als die Dropoutraten stiegen, verbesserte sich die Modellleistung, bis ein Spitzenwert erreicht wurde, nach dem die Leistung zurückging. Ähnlich beeinflussten Variationen im Sampling-Verhältnis der Kandidatenkanten die Leistung.

#Visualization der Knoten-Embeddings

Als wir die Knoten-Embeddings verglichen, die von GraphSANN und anderen Modellen erzeugt wurden, stellten wir fest, dass GraphSANN klare Trennungen zwischen den Klassen erzeugte. Im Gegensatz dazu zeigte eine Vielzahl von Embeddings von Basismodellen gemischte Bereiche, insbesondere bei den Minderheitsklassen.

#Fazit

Zusammenfassend stellt GraphSANN einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der ungleichen Knotenklassifikation dar. Indem es effektiv die Herausforderungen, die sowohl durch homophile als auch heterophile Verbindungen entstehen, angeht, zeigt das Modell eine verbesserte Leistung gegenüber bestehenden Methoden. Unsere Experimente über verschiedene Datensätze bestätigen seine Effektivität und ebnen den Weg für zukünftige Forschung und Anwendungen in vielfältigen, ungleichen Netzwerken.

#Zukünftige Arbeiten

Obwohl GraphSANN grosses Potenzial zeigt, gibt es immer noch viele Bereiche für weitere Erkundung. Zukünftige Forschungen könnten zusätzliche Strategien zur Synthese von Knoten und Kanten untersuchen, das Modell weiter optimieren und das Framework in realen Szenarien anwenden, die komplexe Netzwerkdynamiken aufweisen.

Durch die kontinuierliche Verfeinerung dieser Techniken können wir unsere Fähigkeit, Knoten in einer Vielzahl von herausfordernden Kontexten zu klassifizieren, weiter verbessern und das Feld der graphbasierten neuronalen Netzwerke voranbringen.