論文の概要: How Neural Processes Improve Graph Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14894v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 07:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 15:03:09.655402
• Title: How Neural Processes Improve Graph Link Prediction
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるグラフリンク予測の改善
• Authors: Huidong Liang and Junbin Gao
• Abstract要約: リンク予測のためのグラフニューラルネットワークを用いたメタラーニング手法:グラフニューラルネットワークのためのニューラルプロセス(NPGNN)を提案する。 NPGNNは、トランスダクティブな学習タスクとインダクティブな学習タスクの両方を実行し、小さなサブグラフでトレーニングした後、大きな新しいグラフのパターンに適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.652234989200956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction is a fundamental problem in graph data analysis. While most of the literature focuses on transductive link prediction that requires all the graph nodes and majority of links in training, inductive link prediction, which only uses a proportion of the nodes and their links in training, is a more challenging problem in various real-world applications. In this paper, we propose a meta-learning approach with graph neural networks for link prediction: Neural Processes for Graph Neural Networks (NPGNN), which can perform both transductive and inductive learning tasks and adapt to patterns in a large new graph after training with a small subgraph. Experiments on real-world graphs are conducted to validate our model, where the results suggest that the proposed method achieves stronger performance compared to other state-of-the-art models, and meanwhile generalizes well when training on a small subgraph.
• Abstract（参考訳）: リンク予測はグラフデータ解析における基本的な問題である。 文献の多くは、学習において全てのグラフノードと大多数のリンクを必要とするトランスダクティブリンク予測に焦点を当てているが、訓練においてノードの比率とリンクのみを使用するインダクティブリンク予測は、様々な現実のアプリケーションにおいてより難しい問題である。 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いたメタラーニング手法を提案する: グラフニューラルネットワークのためのニューラルプロセス(NPGNN)。 実世界のグラフ実験により,提案手法が他の最先端モデルと比較して高い性能を達成し,一方,小さなサブグラフ上でのトレーニングではよく一般化することが示唆された。

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