論文の概要: Using Causality-Aware Graph Neural Networks to Predict Temporal Centralities in Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15865v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 14:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 18:18:43.744553
• Title: Using Causality-Aware Graph Neural Networks to Predict Temporal Centralities in Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: 因果認識型グラフニューラルネットワークを用いた動的グラフの時間中心性予測
• Authors: Franziska Heeg, Ingo Scholtes
• Abstract要約: De Bruijn Graph Neural Networks (DBGNN) の時系列データにおける時間的経路に基づく集中度予測への応用について検討する。 生物学的および社会システムからの13の時間グラフを用いて,我々のアプローチを実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.951828574518325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Node centralities play a pivotal role in network science, social network analysis, and recommender systems. In temporal data, static path-based centralities like closeness or betweenness can give misleading results about the true importance of nodes in a temporal graph. To address this issue, temporal generalizations of betweenness and closeness have been defined that are based on the shortest time-respecting paths between pairs of nodes. However, a major issue of those generalizations is that the calculation of such paths is computationally expensive. Addressing this issue, we study the application of De Bruijn Graph Neural Networks (DBGNN), a causality-aware graph neural network architecture, to predict temporal path-based centralities in time series data. We experimentally evaluate our approach in 13 temporal graphs from biological and social systems and show that it considerably improves the prediction of both betweenness and closeness centrality compared to a static Graph Convolutional Neural Network.
• Abstract（参考訳）: ノード中心性は、ネットワーク科学、ソーシャルネットワーク分析、レコメンダシステムにおいて重要な役割を果たす。 時間的データでは、近接性や間性のような静的な経路に基づく中心性は、時間的グラフにおけるノードの真の重要性について誤解を招く結果をもたらす。 この問題に対処するために、ノード対間の最短時間参照パスに基づく、間隙と近さの時間的一般化が定義されている。 しかし、これらの一般化の大きな問題は、そのような経路の計算が計算コストが高いことである。 本稿では,因果関係を認識したグラフニューラルネットワークアーキテクチャであるde bruijn graph neural networks(dbgnn)の時系列データの時間経路に基づく中心性予測への応用について検討する。 本手法は,生体・社会系の13の時間グラフを用いて実験的に評価し,静的グラフ畳み込みニューラルネットワークと比較して,相対性と近接性の両方の予測をかなり改善することを示した。

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