論文の概要: A Multi-Task Perspective for Link Prediction with New Relation Types and Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06046v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 22:16:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:59:22.072471
• Title: A Multi-Task Perspective for Link Prediction with New Relation Types and Nodes
• Title（参考訳）: 新しい関係型とノードを用いたリンク予測のためのマルチタスク視点
• Authors: Jincheng Zhou, Beatrice Bevilacqua, Bruno Ribeiro
• Abstract要約: 追加情報にアクセスせずにマルチタスク構造でグラフをテストする手法を提案する。 実世界のデータセットに対する我々の結果は,マルチタスク構造を持つグラフを効果的に一般化できることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.350823341961185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The task of inductive link prediction in (discrete) attributed multigraphs infers missing attributed links (relations) between nodes in new test multigraphs. Traditional relational learning methods face the challenge of limited generalization to test multigraphs containing both novel nodes and novel relation types not seen in training. Recently, under the only assumption that all relation types share the same structural predictive patterns (single task), Gao et al. (2023) proposed a link prediction method using the theoretical concept of double equivariance (equivariance for nodes & relation types), in contrast to the (single) equivariance (only for nodes) used to design Graph Neural Networks (GNNs). In this work we further extend the double equivariance concept to multi-task double equivariance, where we define link prediction in attributed multigraphs that can have distinct and potentially conflicting predictive patterns for different sets of relation types (multiple tasks). Our empirical results on real-world datasets demonstrate that our approach can effectively generalize to test graphs with multi-task structures without access to additional information.
• Abstract（参考訳）: 多重グラフの帰納的リンク予測のタスクは、新しいテストマルチグラフにおけるノード間の帰納的リンク(関係)の欠如を推論する。 従来のリレーショナル学習手法は、訓練で見られない新しいノードと新しい関係型の両方を含む多重グラフをテストするための限定的な一般化の課題に直面している。 近年、全ての関係型が同じ構造的予測パターン(単一タスク)を共有しているという前提の下で、Gaoら (2023) はグラフニューラルネットワーク(GNN)の設計に使用される(単一)同値(ノードと関係型)とは対照的に、二重同値(ノードと関係型)の理論的概念を用いたリンク予測手法を提案した。 そこでは、異なる関係型(複数のタスク)のセットに対して、識別され、潜在的に矛盾する予測パターンを持つ、帰結された多重グラフにおけるリンク予測を定義する。 実世界のデータセットに対する実験結果から,新たな情報にアクセスせずにマルチタスク構造を持つグラフを効果的に一般化できることを示す。

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