論文の概要: GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05537v1
• Date: Tue, 12 May 2020 03:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:54:18.369031
• Title: GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions
• Title（参考訳）: gognn: 構造化エンティティインタラクションを予測するためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Hanchen Wang, Defu Lian, Ying Zhang, Lu Qin, Xuemin Lin
• Abstract要約: 本稿では,構造化エンティティグラフとエンティティ相互作用グラフの両方の特徴を階層的に抽出するグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク(GoGNN)を提案する。 GoGNNは、2つの代表的な構造化エンティティ相互作用予測タスクにおいて最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.9481395807354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity interaction prediction is essential in many important applications such as chemistry, biology, material science, and medical science. The problem becomes quite challenging when each entity is represented by a complex structure, namely structured entity, because two types of graphs are involved: local graphs for structured entities and a global graph to capture the interactions between structured entities. We observe that existing works on structured entity interaction prediction cannot properly exploit the unique graph of graphs model. In this paper, we propose a Graph of Graphs Neural Network, namely GoGNN, which extracts the features in both structured entity graphs and the entity interaction graph in a hierarchical way. We also propose the dual-attention mechanism that enables the model to preserve the neighbor importance in both levels of graphs. Extensive experiments on real-world datasets show that GoGNN outperforms the state-of-the-art methods on two representative structured entity interaction prediction tasks: chemical-chemical interaction prediction and drug-drug interaction prediction. Our code is available at Github.
• Abstract（参考訳）: 実体相互作用予測は化学、生物学、物質科学、医学など多くの重要な応用において不可欠である。 構造化されたエンティティのためのローカルグラフと、構造化されたエンティティ間のインタラクションをキャプチャするグローバルグラフという2つのタイプのグラフが関係しているため、各エンティティが複雑な構造、すなわち構造化されたエンティティによって表現される場合、この問題は非常に困難になる。 構造化された実体相互作用予測に関する既存の研究は、グラフモデルのユニークなグラフを適切に利用できない。 本稿では,構造化エンティティグラフとエンティティ相互作用グラフの両方の特徴を階層的に抽出するグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク,すなわちGoGNNを提案する。 また,モデルがグラフの両レベルにおいて隣り合う重要性を保つための双対接続機構を提案する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、GoGNNは化学化学相互作用予測と薬物と薬物の相互作用予測という2つの代表的な構造的相互作用予測タスクにおいて最先端の手法より優れていることが示された。 私たちのコードはGithubで入手可能です。

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