論文の概要: LasTGL: An Industrial Framework for Large-Scale Temporal Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16605v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 08:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:25:59.063889
• Title: LasTGL: An Industrial Framework for Large-Scale Temporal Graph Learning
• Title（参考訳）: LasTGL: 大規模時間グラフ学習のための産業フレームワーク
• Authors: Jintang Li, Jiawang Dan, Ruofan Wu, Jing Zhou, Sheng Tian, Yunfei Liu, Baokun Wang, Changhua Meng, Weiqiang Wang, Yuchang Zhu, Liang Chen, Zibin Zheng
• Abstract要約: LasTGLは、共通時間グラフ学習アルゴリズムの実装を統合し、統一する産業用フレームワークである。 LasTGLは、詳細なチュートリアルとともに、包括的な時間グラフデータセット、TGNNモデル、ユーティリティを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.4707298969173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, graph neural networks (GNNs) have become powerful and practical tools for learning on (static) graph-structure data. However, many real-world applications, such as social networks and e-commerce, involve temporal graphs where nodes and edges are dynamically evolving. Temporal graph neural networks (TGNNs) have progressively emerged as an extension of GNNs to address time-evolving graphs and have gradually become a trending research topic in both academics and industry. Advancing research in such an emerging field requires new tools to compose TGNN models and unify their different schemes in dealing with temporal graphs. To facilitate research and application in temporal graph learning, we introduce LasTGL, an industrial framework that integrates unified and extensible implementations of common temporal graph learning algorithms for various advanced tasks. The purpose of LasTGL is to provide the essential building blocks for solving temporal graph learning tasks, focusing on the guiding principles of user-friendliness and quick prototyping on which PyTorch is based. In particular, LasTGL provides comprehensive temporal graph datasets, TGNN models and utilities along with well-documented tutorials, making it suitable for both absolute beginners and expert deep learning practitioners alike.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、(静的)グラフ構造データを学ぶための強力で実用的なツールになっています。 しかし、ソーシャルネットワークやeコマースのような現実世界のアプリケーションの多くは、ノードとエッジが動的に進化している時間グラフを含んでいる。 時相グラフニューラルネットワーク(TGNN)は、時間進化グラフに対処するGNNの拡張として徐々に現れ、学術と産業の両方において、徐々にトレンドとなっている。 このような分野における研究の促進には、TGNNモデルを構築し、時間グラフを扱う際の異なるスキームを統合するための新しいツールが必要である。 時間グラフ学習の研究と応用を容易にするために,様々な高度なタスクに対して共通時間グラフ学習アルゴリズムの統一的かつ拡張可能な実装を統合する産業フレームワークであるlastglを紹介する。 LasTGLの目的は、PyTorchがベースとするユーザフレンドリ性の原則とクイックプロトタイピングに重点を置いて、時間グラフ学習タスクを解決するための重要なビルディングブロックを提供することである。 特にLasTGLは、包括的な時間グラフデータセット、TGNNモデル、ユーティリティ、ドキュメント化されたチュートリアルを提供しており、絶対的な初心者と専門的なディープラーニング実践者の両方に適している。

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