論文の概要: EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07648v2
• Date: Wed, 16 Feb 2022 06:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 12:37:05.877188
• Title: EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: EvoKG: 時系列知識グラフを用いた推論のためのイベント時間とネットワーク構造を併用したモデリング
• Authors: Namyong Park, Fuchen Liu, Purvanshi Mehta, Dana Cristofor, Christos Faloutsos, Yuxiao Dong
• Abstract要約: 時間的知識グラフ(TKG)に対する推論は、インテリジェントなサービスを提供する多くのアプリケーションにとって不可欠である。 本稿では、TKGに対する効果的な推論、すなわちイベント時間と進化するネットワーク構造をモデル化するために対処すべき2つの主要な問題を統一する問題定式化を提案する。 提案手法は,TKGの非定常的構造と時間的ダイナミクスを解析し,両タスクを効果的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.408246523764085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can we perform knowledge reasoning over temporal knowledge graphs (TKGs)? TKGs represent facts about entities and their relations, where each fact is associated with a timestamp. Reasoning over TKGs, i.e., inferring new facts from time-evolving KGs, is crucial for many applications to provide intelligent services. However, despite the prevalence of real-world data that can be represented as TKGs, most methods focus on reasoning over static knowledge graphs, or cannot predict future events. In this paper, we present a problem formulation that unifies the two major problems that need to be addressed for an effective reasoning over TKGs, namely, modeling the event time and the evolving network structure. Our proposed method EvoKG jointly models both tasks in an effective framework, which captures the ever-changing structural and temporal dynamics in TKGs via recurrent event modeling, and models the interactions between entities based on the temporal neighborhood aggregation framework. Further, EvoKG achieves an accurate modeling of event time, using flexible and efficient mechanisms based on neural density estimation. Experiments show that EvoKG outperforms existing methods in terms of effectiveness (up to 77% and 116% more accurate time and link prediction) and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 時間的知識グラフ(TKG)上で知識推論をどのように行うか。 TKGは実体とその関係に関する事実を表し、それぞれの事実はタイムスタンプと関連付けられている。 時間進化するKGから新たな事実を推測するTKGに対する推論は、インテリジェントなサービスを提供する多くのアプリケーションにとって不可欠である。 しかし、TKGとして表現できる実世界のデータが普及しているにもかかわらず、ほとんどの手法は静的知識グラフの推論に焦点を当てている。 本稿では,TKGに対する効果的な推論,すなわちイベント時間と進化するネットワーク構造をモデル化するために対処すべき2つの主要な問題を統一する問題定式化を提案する。 提案手法は,tkgにおける構造的および時間的ダイナミクスを反復的イベントモデリングによって捉え,時間的近傍集約フレームワークに基づくエンティティ間の相互作用をモデル化する効果的な枠組みで,両タスクを協調的にモデル化する。 さらに、evokgは、神経密度推定に基づく柔軟で効率的なメカニズムを用いて、イベントタイムの正確なモデリングを実現する。 実験により、EvoKGは既存の手法よりも有効性(最大77%、より正確な時間とリンク予測の116%)と効率性が高いことが示された。

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