Att lära sig nodinbäddningar som fångar en nods position inom den bredare grafstrukturen är avgörande för många förutsägelser om grafer. Befintliga grafneurala nätverk (GNN) arkitekturer har dock begränsad makt att fånga position/lokalisering av en given nod med avseende på alla andra noder i grafen. Här föreslår vi Position-medveten Graph Neural Networks (PGNNs), en ny klass av GNNs för beräkning position-medveten nod inbäddningar. P-GNN första provuppsättningar av ankarnoder, beräknar avståndet för en given målnod till varje ankaruppsättning, och lär sig sedan ett icke-linjärt avståndsvägt aggregationsschema över ankaruppsättningarna. På detta sätt kan P-GNNs fånga positioner/placeringar av noder med avseende på ankarnoderna. P-GNNs har flera fördelar: de är induktiva, skalbara och kan innehålla nodfunktionsinformation. Vi tillämpar P-GNNs på flera förutsägelser uppgifter inklusive länk förutsägelse och community upptäckt. Vi visar att P-GNNs genomgående överträffar state of the art GNNs, med upp till 66% förbättring i förhållande till ROC AUC score.
En nod i grafen aggregat nod funktion information från dessa ankaruppsättningar viktas av avståndet mellan noden och ankaruppsättningen REF.
Position-aware Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}