Fugu-MT 論文翻訳(概要): TG-GAN: Continuous-time Temporal Graph Generation with Deep Generative Models

論文の概要: TG-GAN: Continuous-time Temporal Graph Generation with Deep Generative Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08323v2
Date: Tue, 9 Jun 2020 19:47:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 05:17:19.408426
Title: TG-GAN: Continuous-time Temporal Graph Generation with Deep Generative Models
Title（参考訳）: TG-GAN:深部生成モデルを用いた連続時間時間グラフ生成
Authors: Liming Zhang, Liang Zhao, Shan Qin, Dieter Pfoser
Abstract要約: 本稿では,時系列グラフ生成のためのTG-GAN'と呼ばれる新しいモデルを提案する。まず,時間予算とノード属性を共同でモデル化する新しい時間グラフ生成手法を提案する。さらに、繰り返しアーキテクチャ上での時間とノードの符号化操作を組み合わせて生成されたシーケンスを識別する新しい時間グラフ識別器を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.75258136573147
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent deep generative models for static graphs that are now being actively developed have achieved significant success in areas such as molecule design. However, many real-world problems involve temporal graphs whose topology and attribute values evolve dynamically over time, including important applications such as protein folding, human mobility networks, and social network growth. As yet, deep generative models for temporal graphs are not yet well understood and existing techniques for static graphs are not adequate for temporal graphs since they cannot 1) encode and decode continuously-varying graph topology chronologically, 2) enforce validity via temporal constraints, or 3) ensure efficiency for information-lossless temporal resolution. To address these challenges, we propose a new model, called ``Temporal Graph Generative Adversarial Network'' (TG-GAN) for continuous-time temporal graph generation, by modeling the deep generative process for truncated temporal random walks and their compositions. Specifically, we first propose a novel temporal graph generator that jointly model truncated edge sequences, time budgets, and node attributes, with novel activation functions that enforce temporal validity constraints under recurrent architecture. In addition, a new temporal graph discriminator is proposed, which combines time and node encoding operations over a recurrent architecture to distinguish the generated sequences from the real ones sampled by a newly-developed truncated temporal random walk sampler. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate TG-GAN significantly outperforms the comparison methods in efficiency and effectiveness.
Abstract（参考訳）: 現在活発に開発されている静的グラフの最近の深層生成モデルは、分子設計などの領域で大きな成功を収めている。しかし、現実の多くの問題は、タンパク質の折り畳み、人間の移動ネットワーク、ソーシャルネットワークの成長といった重要な応用を含む、時間とともにトポロジと属性値が動的に進化する時間グラフを含む。今のところ、時間グラフの深い生成モデルはまだよく理解されておらず、既存の静的グラフの技法は時間グラフには不十分である。 1)連続的に変化するグラフトポロジーを時系列にエンコード・デコードする。 2 時間的制約による効力の行使又は 3) 情報損失のない時間分解能の効率性を確保する。これらの課題に対処するため,時間的時間的グラフ生成のための「テンポラルグラフ生成支援ネットワーク」 (TG-GAN) と呼ばれる新しいモデルを提案し,時間的ランダムウォークの深部生成過程とその構成をモデル化した。具体的には, エッジシーケンス, 時間予算, ノード属性を相互にモデル化し, 再帰的アーキテクチャ下での時間的有効性制約を強制する新たな活性化機能を持つ, 新たな時間グラフ生成器を提案する。また,新たに開発した時間的ランダムウォークサンプリング器を用いて,生成したシーケンスと実シーケンスを区別するために,リカレントアーキテクチャ上で時間とノードのエンコーディング操作を組み合わせる新しい時間的グラフ判別器を提案する。合成データと実世界のデータセットの両方に関する広範な実験は、tg-ganが効率と有効性の比較方法を大幅に上回っていることを示している。

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