論文の概要: Refined Edge Usage of Graph Neural Networks for Edge Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12970v3
• Date: Tue, 23 Jan 2024 07:57:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 20:06:38.580425
• Title: Refined Edge Usage of Graph Neural Networks for Edge Prediction
• Title（参考訳）: エッジ予測のためのグラフニューラルネットワークのエッジ利用
• Authors: Jiarui Jin, Yangkun Wang, Weinan Zhang, Quan Gan, Xiang Song, Yong Yu, Zheng Zhang, David Wipf
• Abstract要約: We propose a novel edge prediction paradigm named Edge-aware Message PassIng neuRal nEtworks (EMPIRE)。 まず,各エッジをトポロジや監督のためにのみ使用するエッジ分割手法を提案する。 監視エッジで接続されたペアと接続されていないペアの差を強調するために、さらにメッセージを重み付けして、その差を反映できる相対的なペアを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.06557652109059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs), originally proposed for node classification, have also motivated many recent works on edge prediction (a.k.a., link prediction). However, existing methods lack elaborate design regarding the distinctions between two tasks that have been frequently overlooked: (i) edges only constitute the topology in the node classification task but can be used as both the topology and the supervisions (i.e., labels) in the edge prediction task; (ii) the node classification makes prediction over each individual node, while the edge prediction is determinated by each pair of nodes. To this end, we propose a novel edge prediction paradigm named Edge-aware Message PassIng neuRal nEtworks (EMPIRE). Concretely, we first introduce an edge splitting technique to specify use of each edge where each edge is solely used as either the topology or the supervision (named as topology edge or supervision edge). We then develop a new message passing mechanism that generates the messages to source nodes (through topology edges) being aware of target nodes (through supervision edges). In order to emphasize the differences between pairs connected by supervision edges and pairs unconnected, we further weight the messages to highlight the relative ones that can reflect the differences. In addition, we design a novel negative node-pair sampling trick that efficiently samples 'hard' negative instances in the supervision instances, and can significantly improve the performance. Experimental results verify that the proposed method can significantly outperform existing state-of-the-art models regarding the edge prediction task on multiple homogeneous and heterogeneous graph datasets.
• Abstract（参考訳）: もともとノード分類のために提案されたグラフニューラルネットワーク(GNN)も、エッジ予測(リンク予測)に関する最近の多くの研究を動機付けている。 しかし、既存の手法では、しばしば見過ごされた2つのタスクの区別に関する精巧な設計が欠如している。 (i)エッジは、ノード分類タスクにおけるトポロジのみを構成するが、エッジ予測タスクにおけるトポロジと監督(ラベル)の両方として使用できる。 (2)ノード分類は各ノードに対して予測を行い、エッジ予測は各ノードのペアによって決定される。 そこで我々はエッジ対応メッセージパスIng neuRal nEtworks (EMPIRE) という新しいエッジ予測パラダイムを提案する。 具体的には、まず、各エッジをトポロジーまたは監督(トポロジーエッジまたは監督エッジと呼ばれる)としてのみ使用する各エッジの使用を規定するエッジ分割技術を導入する。 次に、(トポロジーエッジを介して)ターゲットノードを認識しているソースノードへのメッセージを生成する新しいメッセージパッシングメカニズムを開発する。 監視エッジで接続されたペアと接続されていないペアの差を強調するために、さらにメッセージを重み付けして、その差を反映できる相対的なペアを強調します。 さらに, 監視インスタンスの'硬'負のインスタンスを効率的にサンプリングし, 性能を著しく向上する新規なノードペアサンプリング手法を設計する。 実験の結果,複数の均質グラフデータセットにおけるエッジ予測タスクに関して,提案手法が既存の最先端モデルを大幅に上回ることができることを確認した。

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