論文の概要: Temporal Smoothness Regularisers for Neural Link Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09045v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 16:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 17:42:46.675010
• Title: Temporal Smoothness Regularisers for Neural Link Predictors
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク予測のための時間的平滑性正規化器
• Authors: Manuel Dileo, Pasquale Minervini, Matteo Zignani and Sabrina Gaito
• Abstract要約: TNTComplExのような単純な手法は、最先端の手法よりもはるかに正確な結果が得られることを示す。 また,2つの時間的リンク予測モデルに対する幅広い時間的平滑化正規化の影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.80506802512948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most algorithms for representation learning and link prediction on relational data are designed for static data. However, the data to which they are applied typically evolves over time, including online social networks or interactions between users and items in recommender systems. This is also the case for graph-structured knowledge bases -- knowledge graphs -- which contain facts that are valid only for specific points in time. In such contexts, it becomes crucial to correctly identify missing links at a precise time point, i.e. the temporal prediction link task. Recently, Lacroix et al. and Sadeghian et al. proposed a solution to the problem of link prediction for knowledge graphs under temporal constraints inspired by the canonical decomposition of 4-order tensors, where they regularise the representations of time steps by enforcing temporal smoothing, i.e. by learning similar transformation for adjacent timestamps. However, the impact of the choice of temporal regularisation terms is still poorly understood. In this work, we systematically analyse several choices of temporal smoothing regularisers using linear functions and recurrent architectures. In our experiments, we show that by carefully selecting the temporal smoothing regulariser and regularisation weight, a simple method like TNTComplEx can produce significantly more accurate results than state-of-the-art methods on three widely used temporal link prediction datasets. Furthermore, we evaluate the impact of a wide range of temporal smoothing regularisers on two state-of-the-art temporal link prediction models. Our work shows that simple tensor factorisation models can produce new state-of-the-art results using newly proposed temporal regularisers, highlighting a promising avenue for future research.
• Abstract（参考訳）: 関係データの表現学習とリンク予測のためのほとんどのアルゴリズムは静的データのために設計されている。 しかし、それらが適用されるデータは、オンラインソーシャルネットワークやレコメンデーションシステムにおけるユーザとアイテム間のインタラクションなど、一般的に時間とともに進化する。 これはまた、時間内の特定のポイントにのみ有効な事実を含むグラフ構造化知識ベース -- 知識グラフ -- にも当てはまる。 このような文脈では、時間的予測リンクタスクなど、正確な時点における欠落リンクを正確に識別することが重要となる。 ラクロワらは最近、4階テンソルの正準分解に触発された時間制約下での知識グラフのリンク予測問題に対する解決策を提案し、時間ステップの表現を時間的平滑化を強制することによって規則化する。 しかし、時相正規化項の選択の影響はいまだ理解されていない。 本研究では,線形関数と繰り返しアーキテクチャを用いて時間平滑化正規化器の選択を系統的に解析する。 本研究では,時間的スムーズな正規化と正規化の重み付けを慎重に選択することにより,TNTComplExのような単純な手法は,3つの広く使用されている時間的リンク予測データセットの最先端手法よりもはるかに正確な結果が得られることを示す。 さらに,2つの時間的リンク予測モデルに対する幅広い時間的平滑化正規化の影響を評価する。 我々の研究は、新しい時間正規化器を用いて、単純なテンソル分解モデルが新しい最先端の結果を生成できることを示し、将来的な研究の道筋を浮き彫りにしている。

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