論文の概要: Learning Enhanced Representations for Tabular Data via Neighborhood Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06587v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 04:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 13:21:15.841771
• Title: Learning Enhanced Representations for Tabular Data via Neighborhood Propagation
• Title（参考訳）: 近傍伝播による表データ表現の学習
• Authors: Kounianhua Du, Weinan Zhang, Ruiwen Zhou, Yangkun Wang, Xilong Zhao, Jiarui Jin, Quan Gan, Zheng Zhang, David Wipf
• Abstract要約: データインスタンスのクロスローパターンとクロスカラムパターンをモデル化するハイパーグラフを構築した。 次に、ターゲットデータインスタンス表現を強化するためにメッセージの伝搬を行います。 2つの重要なデータ予測タスクの実験は、提案したPETモデルの優越性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.485479610138498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prediction over tabular data is an essential and fundamental problem in many important downstream tasks. However, existing methods either take a data instance of the table independently as input or do not fully utilize the multi-rows features and labels to directly change and enhance the target data representations. In this paper, we propose to 1) construct a hypergraph from relevant data instance retrieval to model the cross-row and cross-column patterns of those instances, and 2) perform message Propagation to Enhance the target data instance representation for Tabular prediction tasks. Specifically, our specially-designed message propagation step benefits from 1) fusion of label and features during propagation, and 2) locality-aware high-order feature interactions. Experiments on two important tabular data prediction tasks validate the superiority of the proposed PET model against other baselines. Additionally, we demonstrate the effectiveness of the model components and the feature enhancement ability of PET via various ablation studies and visualizations. The code is included in https://github.com/KounianhuaDu/PET.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要な下流タスクにおいて、表データの予測は必須かつ基本的な問題である。 しかし、既存のメソッドは入力としてテーブルのデータインスタンスを独立に取るか、ターゲットのデータ表現を直接変更・拡張するためにマルチロウ機能とラベルを完全に利用しない。 本稿では,本稿で提案する。 1)関連データインスタンス検索からハイパーグラフを構築し、それらのインスタンスのクロスローおよびクロスカラムパターンをモデル化し、 2) Tabular 予測タスクのターゲットデータインスタンス表現をエンハンスするためのメッセージプロパゲーションを実行する。 具体的には、特別に設計されたメッセージ伝達ステップは、 1)伝播過程におけるラベルと特徴の融合、及び 2) 局所性を考慮した高次特徴相互作用 2つの重要な表付きデータ予測タスクの実験は、提案したPETモデルの他のベースラインに対する優位性を検証する。 さらに, 各種アブレーション研究および可視化により, モデル成分の有効性とPETの特徴増強能力を示す。 コードはhttps://github.com/KounianhuaDu/PETに含まれている。

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