論文の概要: RDGSL: Dynamic Graph Representation Learning with Structure Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02025v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 08:03:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 15:52:58.626098
- Title: RDGSL: Dynamic Graph Representation Learning with Structure Learning
- Title（参考訳）: RDGSL:構造学習による動的グラフ表現学習
- Authors: Siwei Zhang, Yun Xiong, Yao Zhang, Yiheng Sun, Xi Chen, Yizhu Jiao and
Yangyong Zhu
- Abstract要約: 時間グラフネットワーク(TGN)は、連続時間動的グラフの学習表現において顕著な性能を示した。
しかし、実世界のダイナミックグラフは典型的には多様で複雑なノイズを含む。
ノイズは表現生成の質を著しく低下させ、下流タスクにおけるTGNの有効性を阻害する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.00398150548281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Temporal Graph Networks (TGNs) have shown remarkable performance in learning
representation for continuous-time dynamic graphs. However, real-world dynamic
graphs typically contain diverse and intricate noise. Noise can significantly
degrade the quality of representation generation, impeding the effectiveness of
TGNs in downstream tasks. Though structure learning is widely applied to
mitigate noise in static graphs, its adaptation to dynamic graph settings poses
two significant challenges. i) Noise dynamics. Existing structure learning
methods are ill-equipped to address the temporal aspect of noise, hampering
their effectiveness in such dynamic and ever-changing noise patterns. ii) More
severe noise. Noise may be introduced along with multiple interactions between
two nodes, leading to the re-pollution of these nodes and consequently causing
more severe noise compared to static graphs. In this paper, we present RDGSL, a
representation learning method in continuous-time dynamic graphs. Meanwhile, we
propose dynamic graph structure learning, a novel supervisory signal that
empowers RDGSL with the ability to effectively combat noise in dynamic graphs.
To address the noise dynamics issue, we introduce the Dynamic Graph Filter,
where we innovatively propose a dynamic noise function that dynamically
captures both current and historical noise, enabling us to assess the temporal
aspect of noise and generate a denoised graph. We further propose the Temporal
Embedding Learner to tackle the challenge of more severe noise, which utilizes
an attention mechanism to selectively turn a blind eye to noisy edges and hence
focus on normal edges, enhancing the expressiveness for representation
generation that remains resilient to noise. Our method demonstrates robustness
towards downstream tasks, resulting in up to 5.1% absolute AUC improvement in
evolving classification versus the second-best baseline.
- Abstract（参考訳）: 時間グラフネットワーク(TGN)は、連続時間動的グラフの学習表現において顕著な性能を示した。
しかし、実世界のダイナミックグラフは典型的には多様で複雑なノイズを含む。
ノイズは表現生成の質を著しく低下させ、下流タスクにおけるTGNの有効性を阻害する。
構造学習は静的グラフのノイズ軽減に広く応用されているが、動的グラフ設定への適応は2つの重要な課題を生んでいる。
i)ノイズダイナミクス。
既存の構造学習手法は、ノイズの時間的側面に対処するには不適であり、そのような動的かつ絶え間なく変化するノイズパターンにおけるそれらの効果を妨げる。
二)より厳しい騒音。
ノイズは2つのノード間の複数の相互作用とともに導入され、これらのノードが再汚染され、静的グラフよりも重いノイズを引き起こす。
本稿では,連続時間動的グラフにおける表現学習手法RDGSLを提案する。
一方,動的グラフの雑音に効果的に対処できるRDGSLを補助する新しい信号である動的グラフ構造学習を提案する。
ノイズダイナミックス問題に対処するために、動的グラフフィルタを導入し、現在および過去のノイズの両方を動的にキャプチャする動的ノイズ関数を提案し、ノイズの時間的側面を評価し、復調グラフを生成する。
さらに,目視を雑音エッジに選択的に向け,通常のエッジに焦点を合わせ,雑音に耐性のある表現生成のための表現表現性を高めるための注意機構を用いた,より重大な雑音の課題に取り組むための時間的埋め込み学習器を提案する。
提案手法は,下流タスクに対するロバスト性を示し,第2ベットベースラインに比べて,進化的分類において最大5.1%の絶対的なAUC改善をもたらす。
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