論文の概要: Link Prediction with Relational Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04062v2
- Date: Thu, 23 May 2024 15:37:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 06:59:47.157699
- Title: Link Prediction with Relational Hypergraphs
- Title（参考訳）: リレーショナルハイパーグラフによるリンク予測
- Authors: Xingyue Huang, Miguel Romero Orth, Pablo Barceló, Michael M. Bronstein, İsmail İlkan Ceylan,
- Abstract要約: 知識グラフとのリンク予測は、グラフ機械学習において徹底的に研究されている。
本稿では,グラフニューラルネットワークの完全なリレーショナル構造への応用を解き放ち,リレーショナルハイパーグラフとリンク予測を行うフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.594243961681684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Link prediction with knowledge graphs has been thoroughly studied in graph machine learning, leading to a rich landscape of graph neural network architectures with successful applications. Nonetheless, it remains challenging to transfer the success of these architectures to relational hypergraphs, where the task of link prediction is over $k$-ary relations, which is substantially harder than link prediction with knowledge graphs. In this paper, we propose a framework for link prediction with relational hypergraphs, unlocking applications of graph neural networks to fully relational structures. Theoretically, we conduct a thorough analysis of the expressive power of the resulting model architectures via corresponding relational Weisfeiler-Leman algorithms and also via logical expressiveness. Empirically, we validate the power of the proposed model architectures on various relational hypergraph benchmarks. The resulting model architectures substantially outperform every baseline for inductive link prediction, and lead to state-of-the-art results for transductive link prediction.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフとのリンク予測は、グラフ機械学習において徹底的に研究されており、成功したアプリケーションとグラフニューラルネットワークアーキテクチャの豊かな展望につながっている。
しかしながら、これらのアーキテクチャの成功をリレーショナルハイパーグラフに転送することは依然として困難であり、リンク予測のタスクは、知識グラフとのリンク予測よりもはるかに難しい$k$-ary関係である。
本稿では,グラフニューラルネットワークの完全なリレーショナル構造への応用を解き放ち,リレーショナルハイパーグラフとのリンク予測のためのフレームワークを提案する。
理論的には、結果のモデルアーキテクチャの表現力を、対応する関係性Weisfeiler-Lemanアルゴリズムおよび論理的表現性を通して、徹底的に解析する。
実験により,様々な関係ハイパーグラフベンチマークを用いて提案手法の有効性を検証した。
得られたモデルアーキテクチャは、インダクティブリンク予測のベースラインを著しく上回り、トランスダクティブリンク予測の最先端結果につながる。
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