論文の概要: Enhancing Hyperedge Prediction with Context-Aware Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05798v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 20:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 15:19:44.090953
• Title: Enhancing Hyperedge Prediction with Context-Aware Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 文脈認識型自己監督学習によるハイパーエッジ予測の強化
• Authors: Yunyong Ko, Hanghang Tong, Sang-Wook Kim
• Abstract要約: 我々は新しいハイパーエッジ予測フレームワーク(CASH)を提案する。 CASHは、コンテキスト認識ノードアグリゲーションを用いて、(C1)ハイパーエッジの各ノード間の複雑な関係をキャプチャし、(2)ハイパーエッジ予測のコンテキストにおける自己教師付きコントラスト学習を行い、(C2)ハイパーグラフ表現を強化する。 6つの実世界のハイパーグラフの実験により、CASHはハイパーエッジ予測の精度で競合する全ての手法を一貫して上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.46188414653204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hypergraphs can naturally model group-wise relations (e.g., a group of users who co-purchase an item) as hyperedges. Hyperedge prediction is to predict future or unobserved hyperedges, which is a fundamental task in many real-world applications (e.g., group recommendation). Despite the recent breakthrough of hyperedge prediction methods, the following challenges have been rarely studied: (C1) How to aggregate the nodes in each hyperedge candidate for accurate hyperedge prediction? and (C2) How to mitigate the inherent data sparsity problem in hyperedge prediction? To tackle both challenges together, in this paper, we propose a novel hyperedge prediction framework (CASH) that employs (1) context-aware node aggregation to precisely capture complex relations among nodes in each hyperedge for (C1) and (2) self-supervised contrastive learning in the context of hyperedge prediction to enhance hypergraph representations for (C2). Furthermore, as for (C2), we propose a hyperedge-aware augmentation method to fully exploit the latent semantics behind the original hypergraph and consider both node-level and group-level contrasts (i.e., dual contrasts) for better node and hyperedge representations. Extensive experiments on six real-world hypergraphs reveal that CASH consistently outperforms all competing methods in terms of the accuracy in hyperedge prediction and each of the proposed strategies is effective in improving the model accuracy of CASH. For the detailed information of CASH, we provide the code and datasets at: https://github.com/yy-ko/cash.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは自然にグループ間の関係(例えばアイテムを共同購入するユーザーのグループ)をハイパーエッジとしてモデル化することができる。 ハイパーエッジ予測は、将来または未観測のハイパーエッジを予測することであり、これは多くの現実世界のアプリケーション(例えば、グループレコメンデーション)において基本的なタスクである。 ハイパーエッジ予測手法の最近の進歩にもかかわらず、以下の課題はめったに研究されていない。 (C1) 正確なハイパーエッジ予測のために、各ハイパーエッジ候補のノードをどうやって集約するか? そして (C2) ハイパーエッジ予測におけるデータ空間の問題を軽減するには? そこで本稿では,(1)ハイパーエッジのノード間の複雑な関係を正確に把握するために文脈認識ノードアグリゲーションを用いた新しいハイパーエッジ予測フレームワーク(cash)を提案し,(2)ハイパーエッジ予測の文脈における自己教師付きコントラスト学習により(c2)のハイパーグラフ表現を強化する。 さらに, (c2) について, 潜在意味を十分に活用し, ノードレベルのコントラストとグループレベルのコントラスト(すなわち, 二重コントラスト)を考慮し, ノードとハイパーエッジの表現を改善するハイパーエッジ対応拡張法を提案する。 6つの実世界のハイパーグラフに対する大規模な実験により、CASHはハイパーエッジ予測の精度で競合する全ての手法を一貫して上回り、提案手法のそれぞれがCASHのモデル精度を向上させるのに有効であることが判明した。 CASHの詳細については、以下のコードとデータセットを提供する。

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