論文の概要: A Theory of Link Prediction via Relational Weisfeiler-Leman
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02209v3
- Date: Wed, 7 Jun 2023 15:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 11:07:13.941438
- Title: A Theory of Link Prediction via Relational Weisfeiler-Leman
- Title（参考訳）: 関係型Weisfeiler-Lemanによるリンク予測の一理論
- Authors: Xingyue Huang, Miguel Romero Orth, \.Ismail \.Ilkan Ceylan, Pablo
Barcel\'o
- Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データ上での表現学習のための顕著なモデルである。
私たちの目標は、知識グラフのためのグラフニューラルネットワークのランドスケープを体系的に理解することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.631228373008476
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph neural networks are prominent models for representation learning over
graph-structured data. While the capabilities and limitations of these models
are well-understood for simple graphs, our understanding remains incomplete in
the context of knowledge graphs. Our goal is to provide a systematic
understanding of the landscape of graph neural networks for knowledge graphs
pertaining to the prominent task of link prediction. Our analysis entails a
unifying perspective on seemingly unrelated models and unlocks a series of
other models. The expressive power of various models is characterized via a
corresponding relational Weisfeiler-Leman algorithm. This analysis is extended
to provide a precise logical characterization of the class of functions
captured by a class of graph neural networks. The theoretical findings
presented in this paper explain the benefits of some widely employed practical
design choices, which are validated empirically.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データ上での表現学習のための顕著なモデルである。
これらのモデルの能力と限界は単純なグラフではよく理解されているが、知識グラフの文脈では理解が不十分である。
我々の目標は、リンク予測の顕著なタスクに関連する知識グラフのためのグラフニューラルネットワークの展望を体系的に理解することである。
我々の分析は、一見無関係なモデルに対する統一的な視点を必要とし、他のモデルもアンロックする。
様々なモデルの表現力は対応する関係性ワイスフィラー・ルマンアルゴリズムによって特徴づけられる。
この分析は、グラフニューラルネットワークのクラスによってキャプチャされる関数のクラスを正確に論理的に特徴づけるために拡張される。
本論文で提示された理論的知見は, 実証的に検証された実用的設計選択の利点を説明するものである。
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