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Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective for Node Classification? A Causal Perspective
21 डेटासेट्स में व्यवस्थित पुनरुत्पादन और कारण मध्यस्थता विश्लेषण (causal mediation analysis) के माध्यम से, यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि नोड वर्गीकरण के लिए हेटेरोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क की प्रभावशीलता मॉडल आर्किटेक्चर की जटिलता से नहीं, बल्कि बढ़ी हुई होमोफिली (homophily) और स्थानीय-वैश्विक वितरण विसंगति के माध्यम से वर्ग विशिष्टता को बढ़ाने में हेटेरोजेनियस सूचना के सकारात्मक कारण प्रभाव से उत्पन्न होती है।