論文の概要: Learning Scalable Structural Representations for Link Prediction with Bloom Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16784v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 02:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:05:48.958504
• Title: Learning Scalable Structural Representations for Link Prediction with Bloom Signatures
• Title（参考訳）: ブルーム信号を用いたリンク予測のためのスケーラブルな構造表現の学習
• Authors: Tianyi Zhang, Haoteng Yin, Rongzhe Wei, Pan Li, Anshumali Shrivastava
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リンク予測タスクでサブ最適に実行されることが知られている。 本稿では,Bloomシグネチャを用いたGNNのメッセージパッシングフレームワークを拡張し,構造的リンク表現の学習を提案する。 提案モデルでは,既存のエッジワイドGNNモデルと同等あるいは優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.63963077346406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown great potential in learning on graphs, but they are known to perform sub-optimally on link prediction tasks. Existing GNNs are primarily designed to learn node-wise representations and usually fail to capture pairwise relations between target nodes, which proves to be crucial for link prediction. Recent works resort to learning more expressive edge-wise representations by enhancing vanilla GNNs with structural features such as labeling tricks and link prediction heuristics, but they suffer from high computational overhead and limited scalability. To tackle this issue, we propose to learn structural link representations by augmenting the message-passing framework of GNNs with Bloom signatures. Bloom signatures are hashing-based compact encodings of node neighborhoods, which can be efficiently merged to recover various types of edge-wise structural features. We further show that any type of neighborhood overlap-based heuristic can be estimated by a neural network that takes Bloom signatures as input. GNNs with Bloom signatures are provably more expressive than vanilla GNNs and also more scalable than existing edge-wise models. Experimental results on five standard link prediction benchmarks show that our proposed model achieves comparable or better performance than existing edge-wise GNN models while being 3-200 $\times$ faster and more memory-efficient for online inference.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフの学習において大きな可能性を示しているが、リンク予測タスクで準最適に実行することが知られている。 既存のGNNは主にノードワイズ表現を学習するために設計されており、通常はターゲットノード間のペアワイズ関係をキャプチャできない。 最近の研究は、バニラGNNをラベリングトリックやリンク予測ヒューリスティックスといった構造的特徴で拡張することで、より表現力のあるエッジワイド表現を学習している。 本稿では,GNNのメッセージパッシングフレームワークをブルームシグネチャで拡張することにより,構造的リンク表現の学習を提案する。 ブルームシグネチャはハッシュベースのノード近傍のコンパクトエンコーディングであり、効率よくマージして様々なエッジワイドな特徴を復元することができる。 さらに,ブルームシグネチャを入力とするニューラルネットワークによって,任意の近傍重なりに基づくヒューリスティックを推定できることを示した。 Bloomシグネチャを持つGNNは、バニラGNNよりも明らかに表現力があり、既存のエッジワイドモデルよりもスケーラブルである。 5つの標準リンク予測ベンチマークによる実験結果から,提案モデルが既存のエッジワイドGNNモデルと同等あるいは優れた性能を達成できる一方で,オンライン推論では3,200$\times$高速でメモリ効率が高いことがわかった。

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