論文の概要: Efficient Dynamic Graph Representation Learning at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07768v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 22:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 13:36:14.570785
- Title: Efficient Dynamic Graph Representation Learning at Scale
- Title（参考訳）: スケールでの効率的な動的グラフ表現学習
- Authors: Xinshi Chen, Yan Zhu, Haowen Xu, Mengyang Liu, Liang Xiong, Muhan
Zhang, Le Song
- Abstract要約: 本稿では,学習損失による時間依存性を選択的に表現し,計算の並列性を改善するための効率的な動的グラフ lEarning (EDGE) を提案する。
EDGEは、数百万のノードと数億の時間的イベントを持つ動的グラフにスケールでき、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.62859857734104
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Dynamic graphs with ordered sequences of events between nodes are prevalent
in real-world industrial applications such as e-commerce and social platforms.
However, representation learning for dynamic graphs has posed great
computational challenges due to the time and structure dependency and irregular
nature of the data, preventing such models from being deployed to real-world
applications. To tackle this challenge, we propose an efficient algorithm,
Efficient Dynamic Graph lEarning (EDGE), which selectively expresses certain
temporal dependency via training loss to improve the parallelism in
computations. We show that EDGE can scale to dynamic graphs with millions of
nodes and hundreds of millions of temporal events and achieve new
state-of-the-art (SOTA) performance.
- Abstract（参考訳）: ノード間のイベント順序列を持つ動的グラフは、eコマースやソーシャルプラットフォームといった実世界の産業アプリケーションで広く使われている。
しかし、動的グラフの表現学習は、時間と構造依存性とデータの不規則な性質のため、計算上の課題を生じさせており、そのようなモデルが現実世界のアプリケーションにデプロイされることを防いでいる。
この課題に対処するために, 学習損失による時間依存性を選択的に表現し, 計算における並列性を改善する効率的な動的グラフ lEarning (EDGE) を提案する。
EDGEは、数百万のノードと数億の時間イベントを持つ動的グラフにスケールでき、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現することができる。
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