Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging Graph Neural Networks and Statistical Relational Learning: Relational One-Class GCN

論文の概要: Bridging Graph Neural Networks and Statistical Relational Learning: Relational One-Class GCN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07007v1
Date: Sat, 13 Feb 2021 21:34:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-16 15:39:56.749505
Title: Bridging Graph Neural Networks and Statistical Relational Learning: Relational One-Class GCN
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのブリッジングと統計的リレーショナルラーニング:リレーショナルワンクラスGCN
Authors: Devendra Singh Dhami (1), Siwen Yan (2), Sriraam Natarajan (2) ((1) TU Darmstadt, (2) The University of Texas at Dallas)
Abstract要約: リレーショナルデータに対するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の学習の問題を検討する。本手法は,関係密度推定手法を用いて二次グラフを構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of learning Graph Convolutional Networks (GCNs) for relational data. Specifically, we consider the classic link prediction and node classification problems as relational modeling tasks and develop a relational extension to GCNs. Our method constructs a secondary graph using relational density estimation techniques where vertices correspond to the target triples. We emphasize the importance of learning features using the secondary graph and the advantages of employing a distance matrix over the typically used adjacency matrix. Our comprehensive empirical evaluation demonstrates the superiority of our approach over $\mathbf{12}$ different GCN models, relational embedding techniques, rule learning techniques and relational models.
Abstract（参考訳）: リレーショナルデータに対するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の学習の問題を検討する。具体的には,従来のリンク予測とノード分類問題をリレーショナルモデリングタスクとして捉え,gcnsへのリレーショナル拡張を開発する。本手法は,頂点が目標の三重項に対応する関係密度推定手法を用いて二次グラフを構築する。我々は、二次グラフを用いた学習機能の重要性と、一般的に使用される隣接行列よりも距離行列を用いる利点を強調した。私たちの包括的な実証的評価は、$\mathbf{12}$異なるGCNモデル、リレーショナル埋め込み技術、ルール学習技術、リレーショナルモデルに対するアプローチの優位性を示しています。

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