論文の概要: SPAN: Subgraph Prediction Attention Network for Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07776v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 17:29:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 13:06:29.278603
• Title: SPAN: Subgraph Prediction Attention Network for Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: SPAN:動的グラフのためのサブグラフ予測注意ネットワーク
• Authors: Yuan Li, Chuanchang Chen, Yubo Tao, Hai Lin
• Abstract要約: 本稿では,動的グラフのサブグラフ予測のための新しいモデルを提案する。 現在のスナップショットにあるサブグラフ構造から、次のスナップショットにあるサブグラフ構造へのマッピングを直接学習する。 実験の結果,この2つのタスクにおいて,モデルが他のモデルより優れており,5.02%から10.88%に向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.601023852899166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel model for predicting subgraphs in dynamic graphs, an extension of traditional link prediction. This proposed end-to-end model learns a mapping from the subgraph structures in the current snapshot to the subgraph structures in the next snapshot directly, i.e., edge existence among multiple nodes in the subgraph. A new mechanism named cross-attention with a twin-tower module is designed to integrate node attribute information and topology information collaboratively for learning subgraph evolution. We compare our model with several state-of-the-art methods for subgraph prediction and subgraph pattern prediction in multiple real-world homogeneous and heterogeneous dynamic graphs, respectively. Experimental results demonstrate that our model outperforms other models in these two tasks, with a gain increase from 5.02% to 10.88%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のリンク予測の拡張である動的グラフのサブグラフを予測する新しいモデルを提案する。 この提案されたエンドツーエンドモデルは、現在のスナップショットにあるサブグラフ構造から次のスナップショットにあるサブグラフ構造へのマッピング、すなわち、サブグラフ内の複数のノード間のエッジ存在を直接学習する。 ノード属性情報とトポロジ情報を連携してサブグラフの進化を学習するために,ツイントウモジュールを用いたクロスアテンションと呼ばれる新しいメカニズムが設計された。 我々は,複数の実世界の等質な動的グラフと異質な動的グラフのサブグラフ予測とサブグラフパターン予測の最先端手法を比較した。 実験の結果,これらの2つのタスクにおいて,モデルが他のモデルより優れており,5.02%から10.88%に増加した。

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