De senaste djupt lärande metoder för representation lärande på grafer följer ett område aggregering förfarande. Vi analyserar några viktiga egenskaper hos dessa modeller och föreslår en strategi för att övervinna dem. I synnerhet, intervallet av "grannar" noder som en nod representation drar från starkt beror på grafstrukturen, jämförbar med spridningen av en slumpmässig gång. För att anpassa oss till lokala kvartersfastigheter och uppgifter, utforskar vi en arkitektur -jumping knowledge (JK) nätverk - som flexibelt utnyttjar, för varje nod, olika kvarterssortiment för att möjliggöra bättre struktur-medveten representation. I ett antal experiment på sociala, bioinformatiska och citeringsnätverk visar vi att vår modell uppnår toppmoderna resultat. Dessutom, att kombinera JK-ramverket med modeller som Graph Convolutional Networks, GraphSAGE och Graph Attention Networks förbättrar konsekvent dessa modellers prestanda.
Xu och al. REF utvecklade ett Jump Knowledge Network för representationsinlärning och utarbetade en alternativ strategi för att välja grafgrannar för varje nod baserat på grafstruktur.
Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}