論文の概要: TSAM: Temporal Link Prediction in Directed Networks based on Self-Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10021v1
• Date: Sun, 23 Aug 2020 11:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 02:54:38.939525
• Title: TSAM: Temporal Link Prediction in Directed Networks based on Self-Attention Mechanism
• Title（参考訳）: TSAM:自己注意機構に基づく方向性ネットワークにおける時間リンク予測
• Authors: Jinsong Li, Jianhua Peng, Shuxin Liu, Lintianran Weng, Cong Li
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GCN)と自己認識機構,すなわちTSAMに基づくディープラーニングモデルを提案する。 我々は,TSAMの有効性を検証するために,4つの現実的ネットワーク上で比較実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5144068869465994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of graph neural networks (GCN) makes it possible to learn structural features from evolving complex networks. Even though a wide range of realistic networks are directed ones, few existing works investigated the properties of directed and temporal networks. In this paper, we address the problem of temporal link prediction in directed networks and propose a deep learning model based on GCN and self-attention mechanism, namely TSAM. The proposed model adopts an autoencoder architecture, which utilizes graph attentional layers to capture the structural feature of neighborhood nodes, as well as a set of graph convolutional layers to capture motif features. A graph recurrent unit layer with self-attention is utilized to learn temporal variations in the snapshot sequence. We run comparative experiments on four realistic networks to validate the effectiveness of TSAM. Experimental results show that TSAM outperforms most benchmarks under two evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GCN)の開発により、複雑なネットワークの進化から構造的特徴を学ぶことができる。 幅広い現実的なネットワークが指向されているが、有向ネットワークと時間ネットワークの特性を調査する既存の研究はほとんどない。 本稿では,有向ネットワークにおける時間的リンク予測の問題に対処し,gcnと自己アテンション機構に基づくディープラーニングモデル,すなわちtsamを提案する。 提案するモデルはオートエンコーダアーキテクチャを採用しており、グラフ注意層を用いて近傍ノードの構造特徴をキャプチャし、グラフ畳み込み層の集合をモチーフの特徴をキャプチャする。 自己アテンションを有するグラフリカレント単位層を用いて、スナップショットシーケンスの時間変化を学習する。 TSAMの有効性を検証するために、4つの現実的ネットワーク上で比較実験を行った。 実験の結果,TSAMは2つの評価基準でほとんどのベンチマークより優れていた。

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