論文の概要: Double Equivariance for Inductive Link Prediction for Both New Nodes and
New Relation Types
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01313v6
- Date: Tue, 3 Oct 2023 19:31:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 18:49:05.437425
- Title: Double Equivariance for Inductive Link Prediction for Both New Nodes and
New Relation Types
- Title（参考訳）: 新しいノードと新しい関係型の両方のインダクティブリンク予測のための二重等価性
- Authors: Jianfei Gao, Yangze Zhou, Jincheng Zhou, Bruno Ribeiro
- Abstract要約: 本稿では,新しいノードとテスト中の新しい関係型を予測するタスクを,二重帰納的リンク予測タスクとして定義する。
本稿では、学習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すニューラルネットワークを提案する。
提案する2つのモデルの有効性を実世界の新しいベンチマークで実証的に実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.018115686042133
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The task of inductive link prediction in discrete attributed multigraphs
(e.g., knowledge graphs, multilayer networks, heterogeneous networks, etc.)
generally focuses on test predictions with solely new nodes but not both new
nodes and new relation types. In this work, we formally define the task of
predicting (completely) new nodes and new relation types in test as a doubly
inductive link prediction task and introduce a theoretical framework for the
solution. We start by defining the concept of double permutation-equivariant
representations that are equivariant to permutations of both node identities
and edge relation types. We then propose a general blueprint to design neural
architectures that impose 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, side information, or
retraining. We also introduce the concept of distributionally double
equivariant positional embeddings designed to perform the same task. Finally,
we empirically demonstrate the capability of the two proposed models on a set
of novel real-world benchmarks, showcasing average relative performance gains
of $39.65\%$ on predicting new relations types compared to baselines.
- Abstract（参考訳）: 離散属性多重グラフ(知識グラフ、多層ネットワーク、異種ネットワークなど)における帰納的リンク予測のタスクは、一般に新しいノードのみによるテスト予測に焦点を当てるが、新しいノードと新しい関係型の両方ではない。
本研究では,新しいノードとテスト中の新しい関係型を二重帰納的リンク予測タスクとして予測するタスクを正式に定義し,その解に対する理論的枠組みを提案する。
まず、ノードアイデンティティとエッジ関係型の両方の置換に同値な二重置換同変表現の概念を定義する。
次に,学習ノードと関係から,適応やサイド情報やリトレーニングを必要とせずに任意に新しいテストノードと関係に誘導的に一般化できる関係構造表現を課す,ニューラルネットワークの設計のための一般的な青写真を提案する。
また、同じタスクを実行するように設計された分布二重同変位置埋め込みの概念も導入する。
最後に, 提案した2つのモデルについて, 実世界の新しいベンチマークで実証実験を行い, ベースラインよりも新しい関係型を予測する上での平均相対的性能が39.65 %$であることを示した。
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