Hypergraph Node Representation Learning with One-Stage Message Passing
作者: Shilin Qu, Weiqing Wang, Yuan-Fang Li, Xin Zhou, Fajie Yuan
分类: cs.LG, cs.IR
发布日期: 2023-12-01
备注: 11 pages
💡 一句话要点
提出一种单阶段消息传递方法以提升超图节点表示学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 超图学习 节点表示 消息传递 Transformer 半监督学习 图神经网络 深度学习
📋 核心要点
- 现有超图节点表示学习方法主要基于两阶段消息传递，未能有效整合全局信息，导致表示效果不佳。
- 本文提出了一种单阶段消息传递范式，能够同时建模超图的局部和全局信息，提升节点表示的质量。
- HGraphormer在五个基准数据集上进行的实验显示，其准确率较最新的超图学习方法提高了2.52%至6.70%。
📝 摘要（中文）
超图作为一种表达能力强且通用的结构，受到各研究领域的广泛关注。现有的超图节点表示学习技术大多基于图神经网络，采用两阶段消息传递范式，主要关注局部信息传播，未能有效考虑全局信息，导致表示效果不佳。本文通过理论分析指出，现有方法可以统一为单阶段消息传递。基于此，提出了一种新颖的单阶段消息传递范式，结合超图结构信息与Transformer的全局信息，开发了HGraphormer框架。实验结果表明，HGraphormer在五个基准数据集的半监督超节点分类任务中，性能超越了近期的超图学习方法，准确率提升在2.52%至6.70%之间。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有超图节点表示学习方法中局部信息与全局信息整合不足的问题。现有的两阶段消息传递范式仅关注局部信息传播，导致表示效果不理想。
核心思路：提出一种新颖的单阶段消息传递范式，旨在同时建模超图的局部和全局信息。通过理论分析，发现现有方法可以统一为单阶段，从而提升信息传播的有效性。
技术框架：HGraphormer框架结合了超图结构信息与Transformer的全局信息。具体而言，通过将注意力矩阵与超图拉普拉斯结合，形成新的信息传播机制。
关键创新：最重要的创新在于提出了单阶段消息传递范式，能够有效整合局部与全局信息，显著提升超图节点的表示能力。这与传统的两阶段方法形成了本质区别。
关键设计：在HGraphormer中，设计了结合超图结构的注意力机制，并优化了超图拉普拉斯的计算，以确保信息的有效传播和表示的准确性。
📊 实验亮点
HGraphormer在五个基准数据集的半监督超节点分类任务中，准确率提升幅度在2.52%至6.70%之间，超越了最新的超图学习方法，展示了其在节点表示学习中的优越性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统、知识图谱构建等。通过提升超图节点的表示能力，HGraphormer能够在多种任务中提供更准确的结果，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Hypergraphs as an expressive and general structure have attracted considerable attention from various research domains. Most existing hypergraph node representation learning techniques are based on graph neural networks, and thus adopt the two-stage message passing paradigm (i.e. node -> hyperedge -> node). This paradigm only focuses on local information propagation and does not effectively take into account global information, resulting in less optimal representations. Our theoretical analysis of representative two-stage message passing methods shows that, mathematically, they model different ways of local message passing through hyperedges, and can be unified into one-stage message passing (i.e. node -> node). However, they still only model local information. Motivated by this theoretical analysis, we propose a novel one-stage message passing paradigm to model both global and local information propagation for hypergraphs. We integrate this paradigm into HGraphormer, a Transformer-based framework for hypergraph node representation learning. HGraphormer injects the hypergraph structure information (local information) into Transformers (global information) by combining the attention matrix and hypergraph Laplacian. Extensive experiments demonstrate that HGraphormer outperforms recent hypergraph learning methods on five representative benchmark datasets on the semi-supervised hypernode classification task, setting new state-of-the-art performance, with accuracy improvements between 2.52% and 6.70%. Our code and datasets are available.