論文の概要: TeleGraph: A Benchmark Dataset for Hierarchical Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07703v1
• Date: Sat, 16 Apr 2022 03:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 15:51:27.542676
• Title: TeleGraph: A Benchmark Dataset for Hierarchical Link Prediction
• Title（参考訳）: TeleGraph:階層的リンク予測のためのベンチマークデータセット
• Authors: Min Zhou, Bisheng Li, Menglin Yang, Lujia Pan
• Abstract要約: リンク予測は、ネットワーク構造データにとって重要な問題であり、その多様な応用のためにかなりの研究努力を惹きつける。 本稿では,豊富なノード属性に関連付けられた,疎結合で階層的な通信ネットワークであるTeleGraphのベンチマークデータセットを提案する。 私たちの経験的結果は、ほとんどのアルゴリズムが、ほぼ木のようなデータセット上で満足できるパフォーマンスを得られていないことを示唆しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.653708181941179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction is a key problem for network-structured data, attracting considerable research efforts owing to its diverse applications. The current link prediction methods focus on general networks and are overly dependent on either the closed triangular structure of networks or node attributes. Their performance on sparse or highly hierarchical networks has not been well studied. On the other hand, the available tree-like benchmark datasets are either simulated, with limited node information, or small in scale. To bridge this gap, we present a new benchmark dataset TeleGraph, a highly sparse and hierarchical telecommunication network associated with rich node attributes, for assessing and fostering the link inference techniques. Our empirical results suggest that most of the algorithms fail to produce a satisfactory performance on a nearly tree-like dataset, which calls for special attention when designing or deploying the link prediction algorithm in practice.
• Abstract（参考訳）: リンク予測は、ネットワーク構造データにとって重要な問題であり、その多様な応用のためにかなりの研究努力を惹きつける。 現在のリンク予測手法は一般的なネットワークにフォーカスしており、ネットワークの閉じた三角形構造かノード属性のいずれかに依存する。 スパースネットワークや高度階層ネットワークでのそれらの性能はよく研究されていない。 一方、利用可能なツリーライクなベンチマークデータセットは、シミュレートされるか、ノード情報が少ないか、あるいは小規模である。 このギャップを埋めるために、リンク推論技術の評価と育成のために、リッチノード属性に関連付けられた高度にスパースで階層的な通信ネットワークであるTeleGraphを提案する。 実験結果から,ほとんどのアルゴリズムは,ほぼ木のようなデータセット上で十分な性能を得られず,リンク予測アルゴリズムの設計やデプロイには特に注意が必要であることが示唆された。

関連論文リスト

• Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using K-means Loss [0.0]
  我々は、属性付きネットワークにおけるコミュニティ検出のための、教師なしのtextbfGraph Attention textbfAutotextbfEncoder に基づく、シンプルで効率的なクラスタリング指向モデルを提案する。 提案モデルは,ネットワークのトポロジと属性情報の両方から表現を十分に学習し,同時に2つの目的,すなわち再構築とコミュニティ発見に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T20:45:55Z)
• Revisiting Link Prediction: A Data Perspective [59.296773787387224]
  グラフの基本的なタスクであるリンク予測は、友人の推薦、タンパク質分析、薬物相互作用予測など、様々な応用において不可欠であることが証明されている。 既存の文献の証拠は、すべてのデータセットに適した普遍的に最良のアルゴリズムが存在しないことを裏付けている。 我々は,局所的な構造的近接,大域的な構造的近接,特徴的近接という,リンク予測に不可欠な3つの基本的要因を認識する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T21:09:59Z)
• A parameterised model for link prediction using node centrality and similarity measure based on graph embedding [5.507008181141738]
  リンク予測は、グラフ機械学習の重要な側面である。 ネットワークノード間で形成される可能性のある新しいリンクを予測する必要がある。 既存のモデルには重大な欠点がある。 ノードの集中度と類似度をベースとしています。 Model (NCSM) - リンク予測タスクの新しい方法。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T13:13:54Z)
• An Approach for Link Prediction in Directed Complex Networks based on Asymmetric Similarity-Popularity [0.0]
  本稿では,有向ネットワーク用に明示的に設計されたリンク予測手法を提案する。 これは、最近無方向性ネットワークで成功した類似性-人気パラダイムに基づいている。 アルゴリズムは、隠れた類似性を最も短い経路距離として近似し、リンクの非対称性とノードの人気を捉え、決定するエッジウェイトを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T11:03:25Z)
• Optimal Propagation for Graph Neural Networks [51.08426265813481]
  最適グラフ構造を学習するための二段階最適化手法を提案する。 また、時間的複雑さをさらに軽減するために、低ランク近似モデルについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:37:00Z)
• BSAL: A Framework of Bi-component Structure and Attribute Learning for Link Prediction [33.488229191263564]
  トポロジや特徴空間からの情報を適応的に活用する二成分構造・属性学習フレームワーク(BSAL)を提案する。 BSALはノード属性を介してセマンティックトポロジを構築し、セマンティックビューに関する埋め込みを取得する。 ノード属性が持つ情報を適応的に組み込む、フレキシブルで実装が容易なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T03:12:13Z)
• Temporal Graph Network Embedding with Causal Anonymous Walks Representations [54.05212871508062]
  本稿では,時間グラフネットワークに基づく動的ネットワーク表現学習のための新しいアプローチを提案する。 評価のために、時間的ネットワーク埋め込みの評価のためのベンチマークパイプラインを提供する。 欧州の大手銀行が提供した実世界のダウンストリームグラフ機械学習タスクにおいて、我々のモデルの適用性と優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T15:39:52Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Representation Learning of Graphs Using Graph Convolutional Multilayer Networks Based on Motifs [17.823543937167848]
  mGCMNはノードの特徴情報とグラフの高階局所構造を利用する新しいフレームワークである。 グラフニューラルネットワークの学習効率を大幅に改善し、新たな学習モードの確立を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T04:18:20Z)
• Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction [69.1473775184952]
  数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。 我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。 我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:42:46Z)
• Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node Classification [97.14064057840089]
  グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。 本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T08:32:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。