論文の概要: Inductive Link Prediction for Both New Nodes and New Relation Types via Double Equivariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01313v5
• Date: Sun, 28 May 2023 22:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 01:49:28.419036
• Title: Inductive Link Prediction for Both New Nodes and New Relation Types via Double Equivariance
• Title（参考訳）: 二重等分散による新しいノードと新しい関係型のインダクティブリンク予測
• Authors: Jianfei Gao, Yangze Zhou, Jincheng Zhou, Bruno Ribeiro
• Abstract要約: 本稿では、二重交換可能性の概念とその関連する二重置換同変グラフニューラルネットワークを紹介する。 我々のニューラルアーキテクチャは、トレーニングノードとリレーションから任意に新しいテストノードとリレーションへと誘導的に一般化できるリレーションの構造的表現を課している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.015283598270523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in relational learning, the task of inductive link prediction in discrete attributed multigraphs with both new nodes and new relation types in test remains an open problem. In this work we tackle this task by defining the concept of double exchangeability and its associated double-permutation equivariant graph neural network that are equivariant to permutations of both node identities and edge relations. Our neural architecture imposes a structural representation of relations that can inductively generalize from training nodes and relations to arbitrarily new test nodes and relations, without the need for adaptation or retraining, thus enabling a new direction in relational learning. Finally, we introduce a general blueprint for such double equivariant representations and empirically showcase its capability on two proposed real-world benchmarks that no existing works can perform accurately.
• Abstract（参考訳）: 近年のリレーショナルラーニングの進歩にもかかわらず、新しいノードとテストにおける新しい関係型を持つ離散属性多重グラフにおける帰納的リンク予測の課題は未解決の問題である。 本研究は,ノードの同一性とエッジ関係の両方の置換に同値な,二重交換性の概念とそれに関連する二重置換同変グラフニューラルネットワークを定義することで,この問題に取り組む。 我々のニューラルネットワークは、訓練ノードと関係から任意に新しいテストノードと関係へと誘導的に一般化できる関係の構造的表現を課し、適応や再訓練を必要とせず、関係学習における新たな方向性を可能にする。 最後に、このような二重同値表現に対する一般的な青写真を導入し、既存の作品が正確に実行できない2つの実世界のベンチマークで実証的にその能力を示す。

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