論文の概要: Towards Real-Time Temporal Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04114v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 22:14:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 18:31:30.662046
• Title: Towards Real-Time Temporal Graph Learning
• Title（参考訳）: リアルタイム時間グラフ学習に向けて
• Authors: Deniz Gurevin, Mohsin Shan, Tong Geng, Weiwen Jiang, Caiwen Ding and Omer Khan
• Abstract要約: 本稿では、時間グラフ構築を行い、低次元ノード埋め込みを生成し、オンライン環境でニューラルネットワークモデルを訓練するエンドツーエンドグラフ学習パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.647431919265346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, graph representation learning has gained significant popularity, which aims to generate node embeddings that capture features of graphs. One of the methods to achieve this is employing a technique called random walks that captures node sequences in a graph and then learns embeddings for each node using a natural language processing technique called Word2Vec. These embeddings are then used for deep learning on graph data for classification tasks, such as link prediction or node classification. Prior work operates on pre-collected temporal graph data and is not designed to handle updates on a graph in real-time. Real world graphs change dynamically and their entire temporal updates are not available upfront. In this paper, we propose an end-to-end graph learning pipeline that performs temporal graph construction, creates low-dimensional node embeddings, and trains multi-layer neural network models in an online setting. The training of the neural network models is identified as the main performance bottleneck as it performs repeated matrix operations on many sequentially connected low-dimensional kernels. We propose to unlock fine-grain parallelism in these low-dimensional kernels to boost performance of model training.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフ表現学習が盛んになり,グラフの特徴を捉えたノード埋め込みの生成が目指されている。 これを実現する方法の1つは、ランダムウォークと呼ばれるテクニックを使用して、グラフ内のノードシーケンスをキャプチャし、Word2Vecと呼ばれる自然言語処理技術を使用して各ノードの埋め込みを学習する。 これらの埋め込みは、リンク予測やノード分類といった分類タスクのためのグラフデータの深層学習に使用される。 事前の作業は、事前収集されたテンポラリグラフデータで動作し、グラフの更新をリアルタイムに処理するように設計されていない。 実世界のグラフは動的に変化し、その時間更新全体が事前に利用できない。 本稿では、時間グラフ構築を行い、低次元ノード埋め込みを生成し、オンライン環境で多層ニューラルネットワークモデルを訓練するエンドツーエンドグラフ学習パイプラインを提案する。 ニューラルネットワークモデルのトレーニングは、多くのシーケンシャルに連結された低次元カーネル上で繰り返し行列演算を行うため、主なパフォーマンスボトルネックとして認識される。 モデルトレーニングの性能を高めるために,これらの低次元カーネルの微細粒並列性を解き放つことを提案する。

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