論文の概要: Revisiting Link Prediction: A Data Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00793v3
• Date: Thu, 07 Nov 2024 20:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:10:59.648957
• Title: Revisiting Link Prediction: A Data Perspective
• Title（参考訳）: リンク予測を再考する: データ・パースペクティブ
• Authors: Haitao Mao, Juanhui Li, Harry Shomer, Bingheng Li, Wenqi Fan, Yao Ma, Tong Zhao, Neil Shah, Jiliang Tang,
• Abstract要約: グラフの基本的なタスクであるリンク予測は、友人の推薦、タンパク質分析、薬物相互作用予測など、様々な応用において不可欠であることが証明されている。 既存の文献の証拠は、すべてのデータセットに適した普遍的に最良のアルゴリズムが存在しないことを裏付けている。 我々は,局所的な構造的近接,大域的な構造的近接,特徴的近接という,リンク予測に不可欠な3つの基本的要因を認識する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.296773787387224
• License:
• Abstract: Link prediction, a fundamental task on graphs, has proven indispensable in various applications, e.g., friend recommendation, protein analysis, and drug interaction prediction. However, since datasets span a multitude of domains, they could have distinct underlying mechanisms of link formation. Evidence in existing literature underscores the absence of a universally best algorithm suitable for all datasets. In this paper, we endeavor to explore principles of link prediction across diverse datasets from a data-centric perspective. We recognize three fundamental factors critical to link prediction: local structural proximity, global structural proximity, and feature proximity. We then unearth relationships among those factors where (i) global structural proximity only shows effectiveness when local structural proximity is deficient. (ii) The incompatibility can be found between feature and structural proximity. Such incompatibility leads to GNNs for Link Prediction (GNN4LP) consistently underperforming on edges where the feature proximity factor dominates. Inspired by these new insights from a data perspective, we offer practical instruction for GNN4LP model design and guidelines for selecting appropriate benchmark datasets for more comprehensive evaluations.
• Abstract（参考訳）: グラフの基本課題であるリンク予測は、友人の推薦、タンパク質分析、薬物相互作用予測など、様々な応用において不可欠であることが証明されている。 しかし、データセットは複数のドメインにまたがるため、リンク形成のメカニズムは異なる可能性がある。 既存の文献の証拠は、すべてのデータセットに適した普遍的に最良のアルゴリズムが存在しないことを裏付けている。 本稿では,データ中心の観点から,多様なデータセットにまたがるリンク予測の原理を探求する。 我々は,局所的な構造的近接,大域的な構造的近接,特徴的近接という,リンク予測に不可欠な3つの基本的要因を認識する。 それらの要因間の関係を解明する (i)大域的構造近接は局所的構造近接が不十分な場合にのみ有効である。 (ii)特徴と構造的近接性の間に相反性を見いだすことができる。 このような非互換性は、特徴近接係数が支配するエッジにおいて、GNNのリンク予測(GNN4LP)が一貫して過小評価される。 データの観点からのこれらの新たな洞察に触発され、より包括的な評価のために適切なベンチマークデータセットを選択するためのGNN4LPモデル設計とガイドラインの実践的なインストラクションを提供する。

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