論文の概要: Dynamic Graph Representation Learning via Edge Temporal States Modeling and Structure-reinforced Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10079v3
• Date: Wed, 02 Oct 2024 13:40:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:16:55.604584
• Title: Dynamic Graph Representation Learning via Edge Temporal States Modeling and Structure-reinforced Transformer
• Title（参考訳）: エッジ時間状態モデリングと構造強化変換器による動的グラフ表現学習
• Authors: Shengxiang Hu, Guobing Zou, Song Yang, Shiyi Lin, Yanglan Gan, Bofeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,動的グラフ表現学習のための新しいフレームワークであるRecurrent Structure-Reinforced Graph Transformer (RSGT)を紹介する。 RSGTは、繰り返し学習パラダイムを通じて、グラフトポロジと進化力学の両方をコードする時間ノード表現をキャプチャする。 離散動的グラフ表現学習におけるRSGTの優れた性能を示し、動的リンク予測タスクにおける既存の手法よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.093187534912688
• License:
• Abstract: Dynamic graph representation learning has emerged as a crucial research area, driven by the growing need for analyzing time-evolving graph data in real-world applications. While recent approaches leveraging recurrent neural networks (RNNs) and graph neural networks (GNNs) have shown promise, they often fail to adequately capture the impact of temporal edge states on inter-node relationships, consequently overlooking the dynamic changes in node features induced by these evolving relationships. Furthermore, these methods suffer from GNNs' inherent over-smoothing problem, which hinders the extraction of global structural features. To address these challenges, we introduce the Recurrent Structure-reinforced Graph Transformer (RSGT), a novel framework for dynamic graph representation learning. It first designs a heuristic method to explicitly model edge temporal states by employing different edge types and weights based on the differences between consecutive snapshots, thereby integrating varying edge temporal states into the graph's topological structure. We then propose a structure-reinforced graph transformer that captures temporal node representations encoding both graph topology and evolving dynamics through a recurrent learning paradigm, enabling the extraction of both local and global structural features. Comprehensive experiments on four real-world datasets demonstrate RSGT's superior performance in discrete dynamic graph representation learning, consistently outperforming existing methods in dynamic link prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフ表現学習は、リアルタイムアプリケーションにおける時間進化グラフデータ分析の必要性が高まっているため、重要な研究領域として現れてきた。 近年、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用するアプローチは、将来性を示しているが、ノード間関係に対する時間的エッジ状態の影響を適切に捉えることができず、結果として、これらの進化する関係によって引き起こされるノード特性の動的変化を見越すことができる。 さらに、これらの手法は、グローバルな構造的特徴の抽出を妨げるGNN固有の過平滑化問題に悩まされる。 これらの課題に対処するために,動的グラフ表現学習のための新しいフレームワークであるRecurrent Structure-Reinforced Graph Transformer (RSGT)を導入する。 まず、連続するスナップショットの違いに基づいて異なるエッジタイプと重みを使い、異なるエッジ時間状態をグラフの位相構造に統合することにより、エッジ時間状態を明示的にモデル化するヒューリスティックな手法を設計する。 次に,グラフトポロジと動的に進化する時間ノードの表現を,局所的および大域的両方の構造特徴を抽出できる構造強化グラフ変換器を提案する。 4つの実世界のデータセットに関する総合的な実験は、RSGTが離散動的グラフ表現学習において優れた性能を示し、動的リンク予測タスクにおける既存の手法を一貫して上回っている。

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