論文の概要: Learning adjacency matrix for dynamic graph neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02606v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 06:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 16:09:12.971374
• Title: Learning adjacency matrix for dynamic graph neural network
• Title（参考訳）: 動的グラフニューラルネットワークのための学習隣接行列
• Authors: Osama Ahmad, Omer Abdul Jalil, Usman Nazir, Murtaza Taj
• Abstract要約: 欠落したリンクを学習するために特別に設計されたエンコーダを導入する。 エンコーダは、Adjacency Matrix (BA) を処理し、接続されていないノード間の接続を予測する。 このマトリックスはその後、複雑なサブテンポラルネットワークをキャプチャするために、Neural Block Adjacency Matrix (STBAM)に供給される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8561286070836798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent work, [1] introduced the concept of using a Block Adjacency Matrix (BA) for the representation of spatio-temporal data. While their method successfully concatenated adjacency matrices to encapsulate spatio-temporal relationships in a single graph, it formed a disconnected graph. This limitation hampered the ability of Graph Convolutional Networks (GCNs) to perform message passing across nodes belonging to different time steps, as no temporal links were present. To overcome this challenge, we introduce an encoder block specifically designed to learn these missing temporal links. The encoder block processes the BA and predicts connections between previously unconnected subgraphs, resulting in a Spatio-Temporal Block Adjacency Matrix (STBAM). This enriched matrix is then fed into a Graph Neural Network (GNN) to capture the complex spatio-temporal topology of the network. Our evaluations on benchmark datasets, surgVisDom and C2D2, demonstrate that our method, with slightly higher complexity, achieves superior results compared to state-of-the-art results. Our approach's computational overhead remains significantly lower than conventional non-graph-based methodologies for spatio-temporal data.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究で[1]は時空間データの表現にBlock Adjacency Matrix (BA)を使うという概念を導入した。 それらの手法は,1つのグラフに時空間関係をカプセル化するために隣接行列の連結に成功したが,非連結グラフを形成した。 この制限は、時間的リンクが存在しないため、異なる時間ステップに属するノード間でメッセージを転送するグラフ畳み込みネットワーク(gcns)の能力を妨げるものであった。 この課題を克服するために、これらの欠落した時間リンクを学習するために特別に設計されたエンコーダブロックを導入する。 エンコーダブロックはbaを処理し、未接続のサブグラフ間の接続を予測し、時空間ブロック隣接行列(stbam)を生成する。 このリッチマトリックスはグラフニューラルネットワーク(GNN)に入力され、ネットワークの複雑な時空間トポロジーをキャプチャする。 ベンチマークデータセット surgVisDom と C2D2 による評価により,我々の手法は,複雑さがわずかに高く,最先端の結果よりも優れた結果が得られることが示された。 提案手法の計算オーバーヘッドは,時空間データに対する従来の非グラフベースの手法に比べて有意に低い。

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