論文の概要: Neural graph embeddings as explicit low-rank matrix factorization for link prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09907v3
• Date: Thu, 25 Aug 2022 19:17:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:06:18.072336
• Title: Neural graph embeddings as explicit low-rank matrix factorization for link prediction
• Title（参考訳）: リンク予測のための明示的低ランク行列分解としてのニューラルグラフ埋め込み
• Authors: Asan Agibetov
• Abstract要約: そこで本研究では,予測できないノードのペアからの情報を含む低ランク因数分解埋め込みを学習するための改良手法を提案する。 結果と観測結果に基づいて、次のグラフ埋め込みアルゴリズムの設計を改善するためのさらなるステップを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning good quality neural graph embeddings has long been achieved by minimizing the point-wise mutual information (PMI) for co-occurring nodes in simulated random walks. This design choice has been mostly popularized by the direct application of the highly-successful word embedding algorithm word2vec to predicting the formation of new links in social, co-citation, and biological networks. However, such a skeuomorphic design of graph embedding methods entails a truncation of information coming from pairs of nodes with low PMI. To circumvent this issue, we propose an improved approach to learning low-rank factorization embeddings that incorporate information from such unlikely pairs of nodes and show that it can improve the link prediction performance of baseline methods from 1.2% to 24.2%. Based on our results and observations we outline further steps that could improve the design of next graph embedding algorithms that are based on matrix factorization.
• Abstract（参考訳）: 良質なニューラルネットワークの埋め込み学習は、シミュレーションされたランダムウォークにおける共起ノードのポイントワイド相互情報(PMI)を最小化することによって、長年にわたって達成されてきた。 この設計選択は、社会的、共引用、生物学的ネットワークにおける新しいリンクの形成を予測するために、非常に成功した単語埋め込みアルゴリズムであるword2vecの直接的応用によって、広く普及してきた。 しかし、グラフ埋め込み方式のこのようなスキューモーフィックな設計は、低PMIのノード対から来る情報の切り離しを必要とする。 この問題を回避するため,このようなノード間の情報を組み込んだ低ランク因数分解埋め込みを学習し,ベースライン手法のリンク予測性能を1.2%から24.2%に改善できることを示す。 結果と観察に基づいて,行列分解に基づく次のグラフ埋め込みアルゴリズムの設計を改善するためのさらなるステップについて概説する。

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