Characterizing the Influence of Topology on Graph Learning Tasks

图神经网络（GNN）通过编码特征与拓扑结构相结合，创建有效的表示，在广泛的任务中取得了显著的成功。然而，理解和分析图拓扑如何影响学习模型在下游任务中的表现这一根本问题尚未得到很好的理解。本文提出了一种度量方法TopoInf，通过衡量图数据的拓扑信息与下游任务目标之间的兼容程度来表征图拓扑的影响。我们基于上下文随机块模型上的解耦GNN进行分析，以展示该度量方法的有效性。通过广泛的实验，我们证明TopoInf是一种有效的衡量拓扑影响的度量方法，并可以进一步利用它来增强图学习。

解决问题：本论文旨在解决理解和分析图拓扑如何影响学习模型在下游任务中表现的问题。

关键思路：本文提出了一种度量方法TopoInf，通过衡量图数据的拓扑信息与下游任务目标之间的兼容程度来表征图拓扑的影响力，并通过在上下文随机块模型上进行解耦GNN的分析来证明度量方法的有效性。

亮点：通过大量实验，证明TopoInf是衡量图拓扑对相应任务影响的有效度量方法，并可进一步利用它来增强图学习。此外，论文使用了上下文随机块模型进行分析，并提供了开源代码。

相关研究：最近的相关研究包括：Graph Neural Networks in Computer Vision: A Survey，Understanding Graph Convolutional Networks for Node Classification，Deep Learning on Graphs: A Survey等。