論文の概要: Deep Representation Learning for Forecasting Recursive and Multi-Relational Events in Temporal Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17943v2
- Date: Wed, 18 Dec 2024 16:33:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:46:30.117068
- Title: Deep Representation Learning for Forecasting Recursive and Multi-Relational Events in Temporal Networks
- Title（参考訳）: 時間ネットワークにおける再帰的・多関係事象の予測のための深部表現学習
- Authors: Tony Gracious, Ambedkar Dukkipati,
- Abstract要約: この研究は、マルチリレーショナルで再帰的な高次相互作用イベントを予測する問題に対処する。
提案したモデルであるtextitRelational Recursive Hyperedge Temporal Point Process (RRHyperTPP) は,歴史的相互作用パターンに基づいて動的ノード表現を学習するエンコーダを使用する。
本研究では,モデルパラメータを学習するためのノイズコントラスト推定法を開発し,従来のインタラクション予測手法よりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.142292322071299
- License:
- Abstract: Understanding relations arising out of interactions among entities can be very difficult, and predicting them is even more challenging. This problem has many applications in various fields, such as financial networks and e-commerce. These relations can involve much more complexities than just involving more than two entities. One such scenario is evolving recursive relations between multiple entities, and so far, this is still an open problem. This work addresses the problem of forecasting higher-order interaction events that can be multi-relational and recursive. We pose the problem in the framework of representation learning of temporal hypergraphs that can capture complex relationships involving multiple entities. The proposed model, \textit{Relational Recursive Hyperedge Temporal Point Process} (RRHyperTPP) uses an encoder that learns a dynamic node representation based on the historical interaction patterns and then a hyperedge link prediction-based decoder to model the occurrence of interaction events. These learned representations are then used for downstream tasks involving forecasting the type and time of interactions. The main challenge in learning from hyperedge events is that the number of possible hyperedges grows exponentially with the number of nodes in the network. This will make the computation of negative log-likelihood of the temporal point process expensive, as the calculation of survival function requires a summation over all possible hyperedges. In our work, we develop a noise contrastive estimation method to learn the parameters of our model, and we have experimentally shown that our models perform better than previous state-of-the-art methods for interaction forecasting.
- Abstract（参考訳）: 実体間の相互作用から生じる関係を理解することは非常に困難であり、それらを予測することはさらに困難である。
この問題は金融ネットワークやeコマースなど、さまざまな分野で応用されている。
これらの関係は、単に2つ以上の実体を含むよりもはるかに複雑なものを含んでいる。
そのようなシナリオの1つは、複数のエンティティ間の再帰的関係の進化であり、今のところ、これはまだ未解決の問題である。
この研究は、マルチリレーショナルで再帰的な高次相互作用イベントを予測する問題に対処する。
我々は、複数のエンティティを含む複雑な関係を捉えることができる時間ハイパーグラフの表現学習の枠組みにおいて、問題を提起する。
提案モデルでは,履歴的相互作用パターンに基づいて動的ノード表現を学習するエンコーダを用いて,対話の発生をモデル化するハイパーエッジリンク予測に基づくデコーダを提案する。
これらの学習された表現は、対話のタイプと時間を予測することを含む下流タスクに使用される。
ハイパーエッジイベントから学ぶ上での大きな課題は、ネットワーク内のノード数とともに、考えられるハイパーエッジの数が指数関数的に増加することだ。
これにより、生存関数の計算は、可能なすべてのハイパーエッジの和を必要とするため、時間点過程の負の対数類似性の計算が高価になる。
本研究では,モデルパラメータを学習するためのノイズコントラスト推定法を開発し,従来のインタラクション予測手法よりも優れた性能を示すことを示す。
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