論文の概要: Hyperbolic Heterogeneous Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09456v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 04:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:29:14.434852
• Title: Hyperbolic Heterogeneous Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: 双曲的不均一グラフ注意ネットワーク
• Authors: Jongmin Park, Seunghoon Han, Soohwan Jeong, Sungsu Lim,
• Abstract要約: 以前の不均一グラフ埋め込みモデルは、低次元ユークリッド空間におけるベクトル表現として不均一グラフの要素を表す。 メタパスインスタンスを用いた双曲空間におけるベクトル表現を学習するハイパーボリック不均一グラフ注意ネットワーク(HHGAT)を提案する。 本研究では,HHGATがノード分類やクラスタリングタスクにおいて,最先端のヘテロジニアスグラフ埋め込みモデルより優れていることを示す3つの実世界のヘテロジニアスグラフデータセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0165549581582454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Most previous heterogeneous graph embedding models represent elements in a heterogeneous graph as vector representations in a low-dimensional Euclidean space. However, because heterogeneous graphs inherently possess complex structures, such as hierarchical or power-law structures, distortions can occur when representing them in Euclidean space. To overcome this limitation, we propose Hyperbolic Heterogeneous Graph Attention Networks (HHGAT) that learn vector representations in hyperbolic spaces with meta-path instances. We conducted experiments on three real-world heterogeneous graph datasets, demonstrating that HHGAT outperforms state-of-the-art heterogeneous graph embedding models in node classification and clustering tasks.
• Abstract（参考訳）: 以前の不均一グラフ埋め込みモデルは、低次元ユークリッド空間におけるベクトル表現として不均一グラフの要素を表す。 しかし、ヘテロジニアスグラフは本質的には階層構造や正則構造のような複素構造を持つため、ユークリッド空間においてそれらを表現するときに歪みが発生する。 この制限を克服するために,メタパスインスタンスを持つ双曲空間におけるベクトル表現を学習するハイパーボリック不均一グラフ注意ネットワーク(HHGAT)を提案する。 本研究では,HHGATがノード分類やクラスタリングタスクにおいて,最先端のヘテロジニアスグラフ埋め込みモデルより優れていることを示す3つの実世界のヘテロジニアスグラフデータセットの実験を行った。

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