論文の概要: Propagation on Multi-relational Graphs for Node Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08185v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 16:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 14:47:16.717437
• Title: Propagation on Multi-relational Graphs for Node Regression
• Title（参考訳）: ノード回帰のためのマルチリレーショナルグラフの伝播
• Authors: Eda Bayram
• Abstract要約: マルチリレーショナルグラフと有向グラフのノードにおける欠落した連続的特徴を補うための新しい伝搬フレームワークを提案する。 本研究は,複数のノード回帰シナリオにおけるデータのマルチリレーショナル構造を,異なる設定で活用することの利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.571097144710995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed a rise in real-world data captured with rich structural information that can be conveniently depicted by multi-relational graphs. While inference of continuous node features across a simple graph is rather under-studied by the current relational learning research, we go one step further and focus on node regression problem on multi-relational graphs. We take inspiration from the well-known label propagation algorithm aiming at completing categorical features across a simple graph and propose a novel propagation framework for completing missing continuous features at the nodes of a multi-relational and directed graph. Our multi-relational propagation algorithm is composed of iterative neighborhood aggregations which originate from a relational local generative model. Our findings show the benefit of exploiting the multi-relational structure of the data in several node regression scenarios in different settings.
• Abstract（参考訳）: 近年、マルチリレーショナルグラフが便利に表現できるような、豊富な構造情報を持つ実世界のデータの増加を目撃している。 単純なグラフにまたがる連続ノードの特徴の推測は、現在のリレーショナルラーニング研究であまり研究されていないが、さらに一歩進んで、マルチリレーショナルグラフ上のノード回帰問題に焦点を当てる。 本稿では,単純なグラフのカテゴリ的特徴を完備することを目的としたラベル伝播アルゴリズムから着想を得て,多項有向グラフのノードに欠落する連続的な特徴を完備する新しい伝播フレームワークを提案する。 このマルチリレーショナル伝播アルゴリズムは,リレーショナル局所生成モデルに基づく反復型近傍集約からなる。 本研究は,複数のノード回帰シナリオにおけるデータのマルチリレーショナル構造を,異なる設定で活用することの利点を示す。

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