論文の概要: Heterogeneous Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01332v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 04:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 22:25:29.190932
• Title: Heterogeneous Graph Transformer
• Title（参考訳）: 不均一グラフ変換器
• Authors: Ziniu Hu, Yuxiao Dong, Kuansan Wang, Yizhou Sun
• Abstract要約: Webスケールの不均一グラフモデリングのための不均一グラフ変換器(HGT)アーキテクチャ 動的ヘテロジニアスグラフを扱うために、HGTに相対時間符号化手法を導入する。 Web スケールのグラフデータを扱うため,ヘテロジニアスなミニバッチグラフサンプリングアルゴリズム--HGSampling--を設計し,効率的かつスケーラブルなトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.675064816860505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the emerging success of graph neural networks (GNNs) for modeling structured data. However, most GNNs are designed for homogeneous graphs, in which all nodes and edges belong to the same types, making them infeasible to represent heterogeneous structures. In this paper, we present the Heterogeneous Graph Transformer (HGT) architecture for modeling Web-scale heterogeneous graphs. To model heterogeneity, we design node- and edge-type dependent parameters to characterize the heterogeneous attention over each edge, empowering HGT to maintain dedicated representations for different types of nodes and edges. To handle dynamic heterogeneous graphs, we introduce the relative temporal encoding technique into HGT, which is able to capture the dynamic structural dependency with arbitrary durations. To handle Web-scale graph data, we design the heterogeneous mini-batch graph sampling algorithm---HGSampling---for efficient and scalable training. Extensive experiments on the Open Academic Graph of 179 million nodes and 2 billion edges show that the proposed HGT model consistently outperforms all the state-of-the-art GNN baselines by 9%--21% on various downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、構造化データモデリングにおけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の成功が目覚ましい。 しかし、ほとんどのgnnは均質グラフのために設計されており、全てのノードとエッジは同じ型に属しており、異質な構造を表現することができない。 本稿では,webスケールの異種グラフをモデル化するためのヘテロジニアスグラフトランスフォーマ(hgt)アーキテクチャを提案する。 不均一性をモデル化するために,ノード型およびエッジ型依存パラメータを設計し,各エッジ上での不均一な注意を特徴付ける。 動的ヘテロジニアスグラフを扱うために,HGTに相対時間符号化手法を導入する。 Web スケールのグラフデータを扱うため,ヘテロジニアスなミニバッチグラフサンプリングアルゴリズム--HGSampling--を設計し,効率的かつスケーラブルなトレーニングを行う。 1億7900万ノードと20億エッジのオープンアカデミックグラフに関する広範な実験により、提案されているhgtモデルは、さまざまな下流タスクにおいて、最先端のgnnベースラインを9%から21%も上回っています。

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