論文の概要: Efficient Relation-aware Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks via Tensor Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05581v4
• Date: Sat, 21 Sep 2024 05:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:35:37.497905
• Title: Efficient Relation-aware Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks via Tensor Decomposition
• Title（参考訳）: テンソル分解によるグラフニューラルネットワークの効率的な関係認識近傍集約
• Authors: Peyman Baghershahi, Reshad Hosseini, Hadi Moradi,
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(R-GCN)の集約関数にテンソル分解を組み込んだ新しい知識グラフを提案する。 我々のモデルは、関係型によって定義される低ランクテンソルの射影行列を用いて、隣り合う実体の表現を強化する。 我々は,グラフ処理に固有の1-k-kエンコーダ法のトレーニング制限を緩和するために,コントラスト学習にインスパイアされたトレーニング戦略を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.041834517339835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous Graph Neural Networks (GNNs) have been developed to tackle the challenge of Knowledge Graph Embedding (KGE). However, many of these approaches overlook the crucial role of relation information and inadequately integrate it with entity information, resulting in diminished expressive power. In this paper, we propose a novel knowledge graph encoder that incorporates tensor decomposition within the aggregation function of Relational Graph Convolutional Network (R-GCN). Our model enhances the representation of neighboring entities by employing projection matrices of a low-rank tensor defined by relation types. This approach facilitates multi-task learning, thereby generating relation-aware representations. Furthermore, we introduce a low-rank estimation technique for the core tensor through CP decomposition, which effectively compresses and regularizes our model. We adopt a training strategy inspired by contrastive learning, which relieves the training limitation of the 1-N method inherent in handling vast graphs. We outperformed all our competitors on two common benchmark datasets, FB15k-237 and WN18RR, while using low-dimensional embeddings for entities and relations.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ埋め込み(KGE)の課題に取り組むために,多数のグラフニューラルネットワーク(GNN)が開発された。 しかし、これらのアプローチの多くは、関係情報の重要な役割を見落とし、エンティティ情報と不十分に統合し、表現力は低下する。 本稿では,リレーショナルグラフ畳み込みネットワーク(R-GCN)の集約関数にテンソル分解を組み込んだ新しい知識グラフエンコーダを提案する。 我々のモデルは、関係型によって定義される低ランクテンソルの射影行列を用いて、隣り合う実体の表現を強化する。 このアプローチはマルチタスク学習を容易にし、関係認識表現を生成する。 さらに、CP分解によるコアテンソルの低ランク推定手法を導入し、モデルを効果的に圧縮・正規化する。 コントラスト学習にインスパイアされたトレーニング戦略を採用し,グラフ処理に固有の1-N法のトレーニング制限を緩和する。 私たちはFB15k-237とWN18RRという2つの一般的なベンチマークデータセットにおいて、エンティティとリレーションのために低次元の埋め込みを使用しながら、競合のすべてを上回っました。

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