Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient-Dyn: Dynamic Graph Representation Learning via Event-based Temporal Sparse Attention Network

論文の概要: Efficient-Dyn: Dynamic Graph Representation Learning via Event-based Temporal Sparse Attention Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01384v1
Date: Tue, 4 Jan 2022 23:52:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-06 18:58:40.843227
Title: Efficient-Dyn: Dynamic Graph Representation Learning via Event-based Temporal Sparse Attention Network
Title（参考訳）: Efficient-Dyn: イベントベース時空間注意ネットワークによる動的グラフ表現学習
Authors: Yan Pang, Chao Liu
Abstract要約: 動的グラフニューラルネットワークは、研究者からますます注目を集めている。本稿では,新しい動的グラフニューラルネットワークであるEfficient-Dynを提案する。時間的情報を同じ量の時間的トポロジ的構造を持つパッチのシーケンスに適応的に符号化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0047096160313456
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Static graph neural networks have been widely used in modeling and representation learning of graph structure data. However, many real-world problems, such as social networks, financial transactions, recommendation systems, etc., are dynamic, that is, nodes and edges are added or deleted over time. Therefore, in recent years, dynamic graph neural networks have received more and more attention from researchers. In this work, we propose a novel dynamic graph neural network, Efficient-Dyn. It adaptively encodes temporal information into a sequence of patches with an equal amount of temporal-topological structure. Therefore, while avoiding the use of snapshots to cause information loss, it also achieves a finer time granularity, which is close to what continuous networks could provide. In addition, we also designed a lightweight module, Sparse Temporal Transformer, to compute node representations through both structural neighborhoods and temporal dynamics. Since the fully-connected attention conjunction is simplified, the computation cost is far lower than the current state-of-the-arts. Link prediction experiments are conducted on both continuous and discrete graph datasets. Through comparing with several state-of-the-art graph embedding baselines, the experimental results demonstrate that Efficient-Dyn has a faster inference speed while having competitive performance.
Abstract（参考訳）: 静的グラフニューラルネットワークは、グラフ構造データのモデリングと表現学習に広く利用されている。しかし,ソーシャルネットワークや金融取引,レコメンデーションシステムなど,現実的な問題の多くは動的であり,ノードやエッジの追加や削除は時間とともに行われる。そのため、近年、動的グラフニューラルネットワークは研究者からますます注目を集めている。本研究では,新しい動的グラフニューラルネットワーク, efficient-dynを提案する。時間的情報を同じ量の時間的トポロジー構造を持つパッチのシーケンスに適応的に符号化する。したがって、情報損失の原因となるスナップショットの使用を避ける一方で、連続ネットワークが提供するものに近い、より微細な時間粒度を実現している。さらに,構造近傍と時間ダイナミクスの両方を通してノード表現を計算するための軽量モジュールsparse temporal transformerを設計した。完全接続された注意結合は単純化されているので、計算コストは現在の技術よりはるかに低い。連続グラフデータセットと離散グラフデータセットの両方でリンク予測実験を行う。いくつかの最先端グラフ埋め込みベースラインと比較することにより,実験結果から,効率的な推論速度が向上し,競争性能が向上した。

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