Node Feature Augmentation Vitaminizes Network Alignment

要約

タイトル：Node Feature Augmentation Vitaminizes Network Alignment

要約：

– 論文では、ノードの対応関係を発見するネットワークアラインメント（NA）の課題について調査している。
– ノードの対応関係を見つける際に、追加情報（例えばアンカーリンクやノードの特徴量）の有無がNA方法の効果に大きな影響を与えることがわかった。
– 本論文では、Grad-Align+という新しいNA方法を提案することで、ノードの特徴量を補完する方法について検討している。
– Grad-Align+には、3つの重要な要素が含まれており、セントラリティベースのノード特徴量拡張（CNFA）、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた埋め込み類似度の計算、アラインされたノードの隣接ペア情報を使用した類似度計算の3つから構成される。
– 実験により、Grad-Align+は、ベンチマークNA方法よりも優れた結果を示し、ノイズに対してもロバストであることが示されている。

要約(オリジナル)

Network alignment (NA) is the task of discovering node correspondences across multiple networks using topological and/or feature information of given networks. Although NA methods have achieved remarkable success in a myriad of scenarios, their effectiveness is not without additional information such as prior anchor links and/or node features, which may not always be available due to privacy concerns or access restrictions. To tackle this practical challenge, we propose Grad-Align+, a novel NA method built upon a recent state-of-the-art NA method, the so-called Grad-Align, that gradually discovers only a part of node pairs until all node pairs are found. In designing Grad-Align+, we account for how to augment node features in the sense of performing the NA task and how to design our NA method by maximally exploiting the augmented node features. To achieve this goal, we develop Grad-Align+ consisting of three key components: 1) centrality-based node feature augmentation (CNFA), 2) graph neural network (GNN)-aided embedding similarity calculation alongside the augmented node features, and 3) gradual NA with similarity calculation using the information of aligned cross-network neighbor-pairs (ACNs). Through comprehensive experiments, we demonstrate that Grad-Align+ exhibits (a) the superiority over benchmark NA methods by a large margin, (b) empirical validations as well as our theoretical findings to see the effectiveness of CNFA, (c) the influence of each component, (d) the robustness to network noises, and (e) the computational efficiency.

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