论图神经网络的节点特征
机器学习
2019-11-21 v1 机器学习
摘要
图神经网络(GNN)是一种用于图表示学习的深度模型。图神经网络的一个优势是能够将节点特征纳入学习过程。然而，这阻碍了图神经网络应用于无特征图。本文中，我们首先分析节点特征对图神经网络性能的影响。我们表明，若节点特征与节点标签之间存在强相关性，则GNNs表现良好。基于这些结果，我们提出新的特征初始化方法，使得图神经网络可应用于无属性图。我们的实验结果表明，人工特征与真实特征相比极具竞争力。
引用
@article{arxiv.1911.08795,
title = {On Node Features for Graph Neural Networks},
author = {Chi Thang Duong and Thanh Dat Hoang and Ha The Hien Dang and Quoc Viet Hung Nguyen and Karl Aberer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08795},
year = {2019}
}