論文の概要: Learning to Evolve on Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07032v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 04:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 16:06:22.971417
• Title: Learning to Evolve on Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: 動的グラフにおける進化の学習
• Authors: Xintao Xiang and Tiancheng Huang and Donglin Wang
• Abstract要約: Learning to Evolve on Dynamic Graphs (LEDG)は、グラフ情報と時間情報を共同で学習する新しいアルゴリズムである。 LEDGはモデルに依存しないため、動的グラフ上でメッセージパッシングベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1521870302904125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representation learning in dynamic graphs is a challenging problem because the topology of graph and node features vary at different time. This requires the model to be able to effectively capture both graph topology information and temporal information. Most existing works are built on recurrent neural networks (RNNs), which are used to exact temporal information of dynamic graphs, and thus they inherit the same drawbacks of RNNs. In this paper, we propose Learning to Evolve on Dynamic Graphs (LEDG) - a novel algorithm that jointly learns graph information and time information. Specifically, our approach utilizes gradient-based meta-learning to learn updating strategies that have better generalization ability than RNN on snapshots. It is model-agnostic and thus can train any message passing based graph neural network (GNN) on dynamic graphs. To enhance the representation power, we disentangle the embeddings into time embeddings and graph intrinsic embeddings. We conduct experiments on various datasets and down-stream tasks, and the experimental results validate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフにおける表現学習は、グラフとノードの特徴のトポロジーが異なるため、難しい問題である。 これにより、グラフトポロジ情報と時間情報の両方を効果的にキャプチャできるモデルが必要となる。 既存の作業の多くはリカレントニューラルネットワーク(RNN)上に構築されており、動的グラフの時間的情報を正確に把握するために使用されるため、RNNの欠点を継承する。 本稿では,グラフ情報と時間情報を協調的に学習する新しいアルゴリズムであるLearning to Evolve on Dynamic Graphs (LEDG)を提案する。 具体的には、勾配に基づくメタ学習を用いて、スナップショット上のRNNよりも優れた一般化能力を持つ更新戦略を学習する。 モデルに依存しないため、動的グラフ上でメッセージパッシングベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングすることができる。 表現力を高めるために、埋め込みを時間埋め込みとグラフ内埋め込みに分解する。 各種データセットとダウンストリームタスクの実験を行い,本手法の有効性を検証する実験結果を得た。

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