論文の概要: DyTed: Disentangling Temporal Invariance and Fluctuations in Dynamic Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10592v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 14:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:44:15.932181
• Title: DyTed: Disentangling Temporal Invariance and Fluctuations in Dynamic Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: dyted:動的グラフ表現学習における時間的不変性とゆらぎの解消
• Authors: Kaike Zhang, Qi Cao, Gaolin Fang, Bingbing Xu, Hongjian Zou, Huawei Shen, Xueqi Cheng
• Abstract要約: 動的グラフ,すなわちDyTedに対する時間的不変変動不整合表現学習フレームワークを提案する。 特に,時間不変表現生成器と動的変動表現生成器を提案する。 そこで本研究では, 対戦型学習枠組みの下で, 絡み合いや離間性をさらに高めるために, 絡み合いを意識した識別器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.953486161160704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised representation learning for dynamic graphs has attracted a lot of research attention in recent years. Compared with static graphs, dynamic graphs are the integrative reflection of both the temporal-invariant or stable characteristics of nodes and the dynamic-fluctuate preference changing with time. However, existing dynamic graph representation learning methods generally confound these two types of information into a shared representation space, which may lead to poor explanation, less robustness, and a limited ability when applied to different downstream tasks. Taking the real dynamic graphs of daily capital transactions on Tencent as an example, the learned representation of the state-of-the-art method achieves only 32% accuracy in predicting temporal-invariant characteristics of users like annual income. In this paper, we introduce a novel temporal invariance-fluctuation disentangled representation learning framework for dynamic graphs, namely DyTed. In particular, we propose a temporal-invariant representation generator and a dynamic-fluctuate representation generator with carefully designed pretext tasks to identify the two types of representations in dynamic graphs. To further enhance the disentanglement or separation, we propose a disentanglement-aware discriminator under an adversarial learning framework. Extensive experiments on Tencent and five commonly used public datasets demonstrate that the different parts of our disentangled representation can achieve state-of-the-art performance on various downstream tasks, as well as be more robust against noise, and is a general framework that can further improve existing methods.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフに対する教師なし表現学習は近年多くの研究の注目を集めている。 静的グラフと比較すると、動的グラフは時間とともに変化する時間的不変性や安定性の両方を積分的に反映する。 しかし、既存の動的グラフ表現学習法は、一般的にこれらの2種類の情報を共有表現空間に分解し、低説明、ロバスト性、異なる下流タスクに適用する場合の限られた能力をもたらす可能性がある。 テンセント上の日々の資本取引の実際の動的グラフを例にとると、最先端の方法の学習した表現は、年収のようなユーザの時間的不変特性を予測するのに32%の精度しか得られない。 本稿では,動的グラフのための時間的不分散変動不等角表現学習フレームワーク,dytedを提案する。 特に,動的グラフにおける2種類の表現を識別するために,事前文タスクを注意深く設計した時間不変表現生成器と動的変動表現生成器を提案する。 そこで本研究では, 逆学習の枠組みにおいて, 乱れや分離をさらに高めるために, 乱れを検知する判別器を提案する。 Tencentと5つの一般的な公開データセットに関する大規模な実験は、不整合表現の異なる部分が、さまざまなダウンストリームタスクにおける最先端のパフォーマンスを実現し、ノイズに対してより堅牢であることを示し、既存のメソッドをさらに改善する一般的なフレームワークであることを示している。

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