論文の概要: You Only Transfer What You Share: Intersection-Induced Graph Transfer
Learning for Link Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14189v1
- Date: Mon, 27 Feb 2023 22:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 18:41:22.505394
- Title: You Only Transfer What You Share: Intersection-Induced Graph Transfer
Learning for Link Prediction
- Title(参考訳): 共有するもののみを転送する: インターセクション誘起グラフ転送学習によるリンク予測
- Authors: Wenqing Zheng, Edward W Huang, Nikhil Rao, Zhangyang Wang, Karthik
Subbian
- Abstract要約: 従来見過ごされていた現象を調査し、多くの場合、元のグラフに対して密に連結された補グラフを見つけることができる。
より密度の高いグラフは、意味のある知識を伝達するための自然な橋渡しを提供する元のグラフとノードを共有することができる。
この設定をグラフインターセクション誘導トランスファーラーニング(GITL)とみなし,eコマースや学術共同オーサシップ予測の実践的応用に動機づけられた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 79.15394378571132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Link prediction is central to many real-world applications, but its
performance may be hampered when the graph of interest is sparse. To alleviate
issues caused by sparsity, we investigate a previously overlooked phenomenon:
in many cases, a densely connected, complementary graph can be found for the
original graph. The denser graph may share nodes with the original graph, which
offers a natural bridge for transferring meaningful knowledge. We identify this
setting as Graph Intersection-induced Transfer Learning (GITL), which is
motivated by practical applications in e-commerce or academic co-authorship
predictions.
We develop a framework to effectively leverage the structural prior in this
setting. We first create an intersection subgraph using the shared nodes
between the two graphs, then transfer knowledge from the source-enriched
intersection subgraph to the full target graph. In the second step, we consider
two approaches: a modified label propagation, and a multi-layer perceptron
(MLP) model in a teacher-student regime. Experimental results on proprietary
e-commerce datasets and open-source citation graphs show that the proposed
workflow outperforms existing transfer learning baselines that do not
explicitly utilize the intersection structure.
- Abstract(参考訳): リンク予測は多くの実世界のアプリケーションの中心であるが、関心グラフが疎い場合にはその性能が阻害される可能性がある。
スパーシティによって引き起こされる問題を緩和するために、以前見過ごされていた現象について検討する。多くの場合、元のグラフには密結合した相補グラフが見つかる。
密度の高いグラフはノードを元のグラフと共有し、有意義な知識を伝達するための自然な橋渡しを提供する。
この設定をグラフインターセクション誘導トランスファーラーニング(GITL)とみなし,eコマースや学術共同オーサシップ予測の実践的応用に動機づけられた。
この設定で構造を効果的に活用するためのフレームワークを開発する。
まず,2つのグラフ間の共有ノードを用いて交叉部分グラフを作成し,その交叉部分グラフから全対象グラフへ知識を伝達する。
第2段階では,教師・生徒の指導体制において,ラベル伝搬の修正と多層パーセプトロンモデル(mlp)の2つのアプローチを検討する。
プロプライエタリなeコマースデータセットとオープンソースの引用グラフによる実験結果から,提案したワークフローは,交差点構造を明示的に利用していない既存の移動学習ベースラインよりも優れていることがわかった。
関連論文リスト
- Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification [14.339207883093204]
半教師付きグラフ分類のためのハイパーグラフ拡張DuALフレームワークHEALを提案する。
ノード間の高次関係をよりよく探求するために,複雑なノード依存を適応的に学習するハイパーグラフ構造を設計する。
学習したハイパーグラフに基づいて,ハイパーエッジ間の相互作用を捉える線グラフを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T02:44:13Z) - Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural
Layout Generation [153.92387500677023]
本稿では,グラフノード関係を効果的に学習するために,GTGAN(Graph Transformer Generative Adversarial Network)を提案する。
提案したグラフ変換器エンコーダは、局所的およびグローバルな相互作用をモデル化するために、Transformer内のグラフ畳み込みと自己アテンションを組み合わせる。
また,グラフ表現学習のための自己指導型事前学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-15T14:36:38Z) - Graph Relation Aware Continual Learning [3.908470250825618]
連続グラフ学習(CGL)は、無限のグラフデータストリームから学習する問題を研究する。
我々は、縁の裏側にある潜伏関係を探索する関係発見モジュールからなるRAM-CGと呼ばれる関係認識適応モデルを設計する。
RAM-CGはCitationNet、OGBN-arxiv、TWITCHデータセットの最先端結果に対して2.2%、6.9%、および6.6%の精度向上を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T09:53:20Z) - Spectral Augmentations for Graph Contrastive Learning [50.149996923976836]
コントラスト学習は、監督の有無にかかわらず、表現を学習するための第一の方法として現れてきた。
近年の研究では、グラフ表現学習における事前学習の有用性が示されている。
本稿では,グラフの対照的な目的に対する拡張を構築する際に,候補のバンクを提供するためのグラフ変換操作を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T16:26:29Z) - Non-IID Transfer Learning on Graphs [35.84135001172101]
トランスファーラーニング(Transfer learning)とは、関連するソースドメインからターゲットドメインへの知識の転送を指す。
本稿では、ソースグラフからターゲットグラフへのクロスネットワーク変換学習のための厳密な一般化境界とアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T22:29:29Z) - CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph
Similarity Learning [65.1042892570989]
自己教師付きグラフ類似性学習のためのコントラストグラフマッチングネットワーク(CGMN)を提案する。
我々は,効率的なノード表現学習のために,クロスビューインタラクションとクロスグラフインタラクションという2つの戦略を用いる。
我々はノード表現をグラフ類似性計算のためのプール演算によりグラフレベル表現に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T13:20:26Z) - Co-embedding of Nodes and Edges with Graph Neural Networks [13.020745622327894]
グラフ埋め込みは、高次元および非ユークリッド特徴空間でデータ構造を変換しエンコードする方法である。
CensNetは一般的なグラフ埋め込みフレームワークで、ノードとエッジの両方を潜在機能空間に埋め込む。
提案手法は,4つのグラフ学習課題における最先端のパフォーマンスを達成または一致させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T22:39:31Z) - Line Graph Neural Networks for Link Prediction [71.00689542259052]
実世界の多くのアプリケーションにおいて古典的なグラフ解析問題であるグラフリンク予測タスクについて検討する。
このフォーマリズムでは、リンク予測問題をグラフ分類タスクに変換する。
本稿では,線グラフをグラフ理論に用いて,根本的に異なる新しい経路を求めることを提案する。
特に、線グラフの各ノードは、元のグラフのユニークなエッジに対応するため、元のグラフのリンク予測問題は、グラフ分類タスクではなく、対応する線グラフのノード分類問題として等価に解決できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T05:54:31Z) - Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph
Link Prediction [69.1473775184952]
数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。
我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。
我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:42:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。