論文の概要: Rethinking The Memory Staleness Problem In Dynamics GNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02462v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 13:02:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 14:50:06.251035
- Title: Rethinking The Memory Staleness Problem In Dynamics GNN
- Title(参考訳): Dynamics GNNにおけるメモリ安定性問題の再考
- Authors: Mor Ventura, Hadas Ben Atya, Dekel Brav
- Abstract要約: 不安定性問題は、イベントの欠如により、動的データを扱う際によく知られた問題である。
我々は,隣接ノードに加えて,最も類似したノードを挿入する新しい埋め込みモジュールを設計する。
提案法はTGNと類似した結果を得たが,若干改善した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The staleness problem is a well-known problem when working with dynamic data,
due to the absence of events for a long time. Since the memory of the node is
updated only when the node is involved in an event, its memory becomes stale.
Usually, it refers to a lack of events such as a temporal deactivation of a
social account. To overcome the memory staleness problem aggregate information
from the nodes neighbors memory in addition to the nodes memory. Inspired by
that, we design an updated embedding module that inserts the most similar node
in addition to the nodes neighbors. Our method achieved similar results to the
TGN, with a slight improvement. This could indicate a potential improvement
after fine-tuning our hyper-parameters, especially the time threshold, and
using a learnable similarity metric.
- Abstract(参考訳): 不安定性問題は、イベントの欠如により、動的データを扱う際によく知られた問題である。
ノードのメモリは、そのノードがイベントに関与している場合にのみ更新されるため、そのメモリは停滞する。
通常、社会的な説明の一時的な不活性化のような出来事の欠如を指す。
ノードメモリに加えて、隣接ノードメモリからの情報を集約するメモリ停滞問題を克服する。
そこで我々は,隣接ノードに加えて,最も類似したノードを挿入する新しい埋め込みモジュールを設計した。
提案法はTGNと類似した結果を得たが,若干改善した。
これはハイパーパラメータ、特に時間しきい値を微調整し、学習可能な類似度メトリクスを使用することで、潜在的な改善を示す可能性があります。
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