論文の概要: Discovery and Exploitation of Generalized Network Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00270v2
- Date: Mon, 28 Aug 2023 21:54:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 18:58:47.757343
- Title: Discovery and Exploitation of Generalized Network Effects
- Title（参考訳）: 一般化ネットワーク効果の発見と爆発
- Authors: Meng-Chieh Lee, Shubhranshu Shekhar, Jaemin Yoo, Christos Faloutsos
- Abstract要約: ノードラベルが少ない大きなグラフが与えられた場合、グラフの一般化されたネットワーク効果(GNE)が存在するかどうかをどうやって特定できるのか?
上記の問題に対処するためのグラフマイニング手法であるNetEffectを提案する。
1.6Mノードと22.3Mエッジを持つ大規模な現実世界グラフでは、NetEffectは競合相手に比べて7倍以上のスピードアップ(14分対2時間)を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.728493803956386
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given a large graph with few node labels, how can we (a) identify whether
there is generalized network-effects (GNE) of the graph or not, (b) estimate
GNE to explain the interrelations among node classes, and (c) exploit GNE to
improve downstream tasks such as predicting the unknown labels accurately and
efficiently? The knowledge of GNE is valuable for various tasks like node
classification and targeted advertising. However, identifying and understanding
GNE such as homophily, heterophily or their combination is challenging in
real-world graphs due to limited availability of node labels and noisy edges.
We propose NetEffect, a graph mining approach to address the above issues,
enjoying the following properties: (i) Principled: a statistical test to
determine the presence of GNE in a graph with few node labels; (ii) General and
Explainable: a closed-form solution to estimate the specific type of GNE
observed; and (iii) Accurate and Scalable: the integration of GNE for accurate
and fast node classification. Applied on public, real-world graphs, NetEffect
discovers the unexpected absence of GNE in numerous graphs, which previously
thought to exhibit heterophily. Further, we show that incorporating GNE is
effective on node classification. On a large real-world graph with 1.6M nodes
and 22.3M edges, NetEffect achieves over 7 times speedup (14 minutes vs. 2
hours) compared to most competitors.
- Abstract（参考訳）: ノードラベルの少ないグラフが与えられたら、どうすればいいのか?
(a)グラフの一般化ネットワーク効果(GNE)が存在するか否かを識別する。
(b)ノードクラス間の相互関係を説明するためにGNEを推定し、
(c) 未知のラベルを正確にかつ効率的に予測するといった下流タスクを改善するためにGNEを利用するか?
GNEの知識は、ノード分類やターゲット広告といった様々なタスクに有用である。
しかし, ノードラベルやノイズエッジが限られているため, 実世界のグラフでは, ホモフィリー, ヘテロフィリー, あるいはそれらの組み合わせなどのGNEの同定と理解は困難である。
本稿では,上記の問題に対処するためのグラフマイニング手法であるneteffectを提案する。
(i)原則:ノードラベルの少ないグラフにおけるGNEの存在を決定する統計的テスト。
(二 一般説明可能:観測された特定種類のGNEを推定するための閉形式解
(iii)精度とスケーラビリティ: 正確で高速なノード分類のためのGNEの統合。
パブリックな実世界のグラフに応用すると、NetEffectは多くのグラフにおいてGNEが予期せぬ欠如を発見できる。
さらに,ノード分類において,GNEの導入が有効であることを示す。
1.6Mノードと22.3Mエッジを持つ大規模な現実世界グラフでは、NetEffectは競合相手に比べて7倍以上のスピードアップ(14分対2時間)を達成する。
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