Graph Neural Networks (GNNs) have proven to be useful for many different practical applications. However, most existing GNN models have an implicit assumption of homophily among the nodes connected in the graph, and therefore have largely overlooked the important setting of heterophily. In this work, we propose a novel framework called CPGNN that generalizes GNNs for graphs with either homophily or heterophily. The proposed framework incorporates an interpretable compatibility matrix for modeling the heterophily or homophily level in the graph, which can be learned in an end-to-end fashion, enabling it to go beyond the assumption of strong homophily. Theoretically, we show that replacing the compatibility matrix in our framework with the identity (which represents pure homophily) reduces to GCN. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach in more realistic and challenging experimental settings with significantly less training data compared to previous works: CPGNN variants achieve state-of-the-art results in heterophily settings with or without contextual node features, while maintaining comparable performance in homophily settings.


翻译:事实显示,大多数现有的GNN模型都暗含地假定图形中连接的节点具有同质性,因此基本上忽视了不同类型的重要设置。在这项工作中,我们提议了一个叫CPGNN的新颖框架,将GNN用于同性或异性图表的通用GNS。拟议框架包含一个可解释的兼容性矩阵,用于在图形中建模异性或同质级,可以以端到端的方式学习,使其能够超越强烈的同质假设。理论上,我们表明用身份取代我们框架中的兼容性矩阵(纯同质)会降低到GCN。我们的广泛实验表明,我们的方法在更现实和富有挑战性的实验环境中是有效的,培训数据比以前的工作要少得多:CPGNN变量在具有或没有背景节点的异性环境中取得最新结果,同时在同质环境中保持可比较的性能。

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