論文の概要: Continuous-time Graph Representation with Sequential Survival Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13068v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 14:46:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 15:14:35.875119
- Title: Continuous-time Graph Representation with Sequential Survival Process
- Title（参考訳）: 逐次生存過程を伴う連続時間グラフ表現
- Authors: Abdulkadir Celikkanat and Nikolaos Nakis and Morten M{\o}rup
- Abstract要約: 本稿では,リンクの継続時間と不在期間をモデル化するために,生存関数に依存するプロセスを提案する。
GraSSP: Graph Representation with Sequential Survival Processは、断続的なエッジパーシスタントネットワークを明示的に考慮した、汎用的な新しいモデルを形成する。
我々は、リンク予測やネットワーク補完など、様々な下流タスクにおいて開発されたフレームワークを定量的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17265013728931003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past two decades, there has been a tremendous increase in the growth
of representation learning methods for graphs, with numerous applications
across various fields, including bioinformatics, chemistry, and the social
sciences. However, current dynamic network approaches focus on discrete-time
networks or treat links in continuous-time networks as instantaneous events.
Therefore, these approaches have limitations in capturing the persistence or
absence of links that continuously emerge and disappear over time for
particular durations. To address this, we propose a novel stochastic process
relying on survival functions to model the durations of links and their
absences over time. This forms a generic new likelihood specification
explicitly accounting for intermittent edge-persistent networks, namely GraSSP:
Graph Representation with Sequential Survival Process. We apply the developed
framework to a recent continuous time dynamic latent distance model
characterizing network dynamics in terms of a sequence of piecewise linear
movements of nodes in latent space. We quantitatively assess the developed
framework in various downstream tasks, such as link prediction and network
completion, demonstrating that the developed modeling framework accounting for
link persistence and absence well tracks the intrinsic trajectories of nodes in
a latent space and captures the underlying characteristics of evolving network
structure.
- Abstract（参考訳）: 過去20年間で、グラフの表現学習の方法が大幅に増加しており、バイオインフォマティクス、化学、社会科学など様々な分野に応用されている。
しかし、現在の動的ネットワークアプローチは離散時間ネットワークに焦点を当てたり、連続時間ネットワーク内のリンクを瞬時に扱う。
したがって、これらのアプローチは、特定の期間にわたって継続的に出現し、消えていくリンクの持続性や欠如を捉えるのに制限がある。
そこで本稿では,リンクの持続時間とその欠如をモデル化するために,生存関数に依存する新しい確率過程を提案する。
これは、断続的なエッジパーシスタントネットワーク、すなわち GraSSP: Graph Representation with Sequential Survival Process を明示的に考慮する、汎用的な新しい可能性仕様を形成する。
本稿では,最近の連続時間動的潜在距離モデルに適用し,潜在空間におけるノードの断片的線形移動の列の観点からネットワークダイナミクスを特徴付ける。
本稿では,リンク予測やネットワーク補完などの下流タスクにおいて開発されたフレームワークを定量的に評価し,リンク持続性や不在性を考慮したモデリングフレームワークが潜在空間におけるノードの内在的軌跡を適切に追跡し,ネットワーク構造の基盤となる特徴を捉えることを実証する。
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