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Towards adaptive graph neural networks via solving prior-data conflicts

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第3期25卷 369-383页

作者： Xugang WU Huijun WU Ruibo WANG Xu ZHOU Kai LU College of Computer National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Graph neural networks(GNNs)have achieved remarkable performance in a variety of graph-related *** evidence in the GNN community shows that such good performance can be attributed to the homophily prior;i.e.,connected nodes tend to have similar features and ***,in heterophilic settings where the features of connected nodes may vary significantly,GNN models exhibit notable performance *** this work,we formulate this problem as prior-data confict and propose a model called the mixture-prior graph neural network(MPGNN).First,to address the mismatch of homophily prior on heterophilic graphs,we introduce the non-informative prior,which makes no assumptions about the relationship between connected nodes and learns such relationship from the ***,to avoid performance degradation on homophilic graphs,we implement a soft switch to balance the effects of homophily prior and non-informative prior by learnable *** evaluate the performance of MPGNN on both synthetic and real-world *** show that MPGNN can effectively capture the relationship between connected nodes,while the soft switch helps select a suitable prior according to the graph *** these two designs,MPGNN outperforms state-of-the-art methods on heterophilic graphs without sacrificing performance on homophilic graphs.

关键词： Graph neural networks Heterophily prior-data conflict

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