論文の概要: Node Duplication Improves Cold-start Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09711v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 05:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 17:05:05.819596
• Title: Node Duplication Improves Cold-start Link Prediction
• Title（参考訳）: ノード重複によるコールドスタートリンク予測の改善
• Authors: Zhichun Guo, Tong Zhao, Yozen Liu, Kaiwen Dong, William Shiao, Neil Shah, Nitesh V. Chawla
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ機械学習において顕著である。 近年の研究では、GNNは低次ノードで良い結果を出すのに苦労していることが示されている。 我々はNodeDupと呼ばれるシンプルだが驚くほど効果的な拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.917775253887264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are prominent in graph machine learning and have shown state-of-the-art performance in Link Prediction (LP) tasks. Nonetheless, recent studies show that GNNs struggle to produce good results on low-degree nodes despite their overall strong performance. In practical applications of LP, like recommendation systems, improving performance on low-degree nodes is critical, as it amounts to tackling the cold-start problem of improving the experiences of users with few observed interactions. In this paper, we investigate improving GNNs' LP performance on low-degree nodes while preserving their performance on high-degree nodes and propose a simple yet surprisingly effective augmentation technique called NodeDup. Specifically, NodeDup duplicates low-degree nodes and creates links between nodes and their own duplicates before following the standard supervised LP training scheme. By leveraging a ''multi-view'' perspective for low-degree nodes, NodeDup shows significant LP performance improvements on low-degree nodes without compromising any performance on high-degree nodes. Additionally, as a plug-and-play augmentation module, NodeDup can be easily applied to existing GNNs with very light computational cost. Extensive experiments show that NodeDup achieves 38.49%, 13.34%, and 6.76% improvements on isolated, low-degree, and warm nodes, respectively, on average across all datasets compared to GNNs and state-of-the-art cold-start methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ機械学習において顕著であり、リンク予測(LP)タスクで最先端のパフォーマンスを示している。 しかしながら、最近の研究では、GNNは全体的な性能が強いにもかかわらず、低次ノードで良い結果を出すのに苦労していることが示されている。 レコメンデーションシステムのようなlpの実用的応用においては,低次ノードのパフォーマンス向上が重要である。 本稿では,高次ノード上での性能を維持しつつ,低次ノード上でのGNNのLP性能の改善について検討し,NodeDupと呼ばれるシンプルながら効果的な拡張手法を提案する。 具体的には、nodedupは低次ノードを複製し、標準の教師付きlpトレーニングスキームに従う前に、ノードとその複製間のリンクを生成する。 低次ノードの'multi-view'パースペクティブを活用することで、nodedupは高次ノードのパフォーマンスを損なうことなく低次ノードのlpパフォーマンスが大幅に向上する。 さらに、プラグインとプレイの拡張モジュールとして、NodeDupは計算コストが非常に軽い既存のGNNにも容易に適用できる。 大規模な実験によると、NodeDupはGNNや最先端のコールドスタート手法と比較して、それぞれ、孤立ノード、低緯度ノード、温暖ノードの38.49%、13.34%、および6.76%の改善を達成した。

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