論文の概要: Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network with
Disentangled Intervention and Invariance Promotion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14255v2
- Date: Fri, 8 Mar 2024 06:25:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 23:04:51.768810
- Title: Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network with
Disentangled Intervention and Invariance Promotion
- Title(参考訳): 絡み合った干渉と分散促進を伴う分布外一般化動的グラフニューラルネットワーク
- Authors: Zeyang Zhang, Xin Wang, Ziwei Zhang, Haoyang Li, Wenwu Zhu
- Abstract要約: 動的グラフニューラルネットワーク(DyGNN)は、グラフと時間力学を利用して強力な予測能力を実証している。
既存のDyGNNは、動的グラフに自然に存在する分散シフトを処理できない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.751257172868186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dynamic graph neural networks (DyGNNs) have demonstrated powerful predictive
abilities by exploiting graph structural and temporal dynamics. However, the
existing DyGNNs fail to handle distribution shifts, which naturally exist in
dynamic graphs, mainly because the patterns exploited by DyGNNs may be variant
with respect to labels under distribution shifts. In this paper, we propose
Disentangled Intervention-based Dynamic graph Attention networks with
Invariance Promotion (I-DIDA) to handle spatio-temporal distribution shifts in
dynamic graphs by discovering and utilizing invariant patterns, i.e.,
structures and features whose predictive abilities are stable across
distribution shifts. Specifically, we first propose a disentangled
spatio-temporal attention network to capture the variant and invariant
patterns. By utilizing the disentangled patterns, we design a spatio-temporal
intervention mechanism to create multiple interventional distributions and an
environment inference module to infer the latent spatio-temporal environments,
and minimize the variance of predictions among these intervened distributions
and environments, so that our model can make predictions based on invariant
patterns with stable predictive abilities under distribution shifts. Extensive
experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art
baselines under distribution shifts. Our work is the first study of
spatio-temporal distribution shifts in dynamic graphs, to the best of our
knowledge.
- Abstract(参考訳): 動的グラフニューラルネットワーク(DyGNN)は、グラフ構造と時間的ダイナミクスを利用して、強力な予測能力を示す。
しかし、DyGNNsは分散シフトを扱うことができず、DyGNNsが悪用したパターンは分散シフトのラベルに対して変動する可能性があるため、動的グラフに自然に存在する。
本稿では,不変パターン,すなわち分布シフト間での予測能力が安定な構造や特徴を発見・活用することにより,動的グラフにおける時空間的分布シフトを処理するために,分散促進(i-dida)を用いた異方性インベンションに基づく動的グラフアテンションネットワークを提案する。
具体的には,まず,変形パターンと不変パターンを捉えるために,時空間的注意ネットワークを提案する。
本研究では,複数の介入分布を作成できる時空間的介入機構と,潜在時空間環境を推定する環境推論モジュールを設計し,これらの介入された分布と環境間の予測の分散を最小化し,分布シフト下で安定な予測能力を有する不変パターンに基づく予測を行う。
広範にわたる実験により,分布シフト下での最先端ベースラインよりも優れた手法が得られた。
我々の研究は、動的グラフにおける時空間分布シフトに関する最初の研究である。
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