論文の概要: CS-TGN: Community Search via Temporal Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08964v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 22:23:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 17:40:19.649631
- Title: CS-TGN: Community Search via Temporal Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: CS-TGN:時間グラフニューラルネットワークによるコミュニティ検索
- Authors: Farnoosh Hashemi and Ali Behrouz and Milad Rezaei Hajidehi
- Abstract要約: 本稿では,フレキシブルなコミュニティ構造をキャプチャ可能なクエリ駆動型時間グラフ畳み込みネットワーク(CS-TGN)を提案する。
CS-TGNはまず、ローカルクエリ依存構造と、ネットワークの各スナップショットにグローバルグラフを埋め込む。
我々は,このモデルをオンライン環境でインタラクティブなコミュニティ検索に活用する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Searching for local communities is an important research challenge that
allows for personalized community discovery and supports advanced data analysis
in various complex networks, such as the World Wide Web, social networks, and
brain networks. The evolution of these networks over time has motivated several
recent studies to identify local communities in temporal networks. Given any
query nodes, Community Search aims to find a densely connected subgraph
containing query nodes. However, existing community search approaches in
temporal networks have two main limitations: (1) they adopt pre-defined
subgraph patterns to model communities, which cannot find communities that do
not conform to these patterns in real-world networks, and (2) they only use the
aggregation of disjoint structural information to measure quality, missing the
dynamic of connections and temporal properties. In this paper, we propose a
query-driven Temporal Graph Convolutional Network (CS-TGN) that can capture
flexible community structures by learning from the ground-truth communities in
a data-driven manner. CS-TGN first combines the local query-dependent structure
and the global graph embedding in each snapshot of the network and then uses a
GRU cell with contextual attention to learn the dynamics of interactions and
update node embeddings over time. We demonstrate how this model can be used for
interactive community search in an online setting, allowing users to evaluate
the found communities and provide feedback. Experiments on real-world temporal
graphs with ground-truth communities validate the superior quality of the
solutions obtained and the efficiency of our model in both temporal and
interactive static settings.
- Abstract（参考訳）: 地域コミュニティの検索は、パーソナライズされたコミュニティ発見を可能にする重要な研究課題であり、World Wide Web、ソーシャルネットワーク、脳ネットワークなど、様々な複雑なネットワークにおける高度なデータ分析をサポートする。
これらのネットワークの進化は、時間的ネットワーク内の地域コミュニティを特定するための最近の研究の動機となっている。
クエリノードがある場合、Community Searchはクエリノードを含む密結合されたサブグラフを見つけることを目的としている。
しかし,時間的ネットワークにおける既存のコミュニティ検索手法には,(1) 現実のネットワークにおいてこれらのパターンに適合しないコミュニティを見つけることができないような,事前定義されたサブグラフパターンを採用すること,(2) 接続のダイナミックさや時間的特性の欠如など,2つの制限がある。
本稿では,データ駆動型コミュニティから学習することで,フレキシブルなコミュニティ構造を捉えることのできるクエリ駆動型時間グラフ畳み込みネットワーク(CS-TGN)を提案する。
CS-TGNはまず、ローカルなクエリ依存構造とネットワークの各スナップショットにグローバルグラフを埋め込んだ上で、コンテキストを考慮したGRUセルを使用してインタラクションのダイナミクスを学習し、時間とともにノードの埋め込みを更新する。
我々は,このモデルをオンライン環境でインタラクティブなコミュニティ検索にどのように利用することができるかを示す。
接地コミュニティを用いた実世界の時間グラフ実験により,得られた解の優れた品質と,時間的およびインタラクティブな静的設定におけるモデルの有効性が検証された。
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