論文の概要: Temporal Graph Rewiring with Expander Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02362v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 14:39:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:50:54.772747
• Title: Temporal Graph Rewiring with Expander Graphs
• Title（参考訳）: Expander Graphsを用いたテンポラルグラフのリライト
• Authors: Katarina Petrović, Shenyang Huang, Farimah Poursafaei, Petar Veličković,
• Abstract要約: 時間グラフリウィリング(TGR)は、時間グラフ上でグラフをリウィリングするための最初のアプローチである。 TGRは、連続時間動的グラフにおいて、時間的に離れたノード間の通信を可能にする。 我々はTGRが広く使われているTGNモデルの性能を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.468621550644668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolving relations in real-world networks are often modelled by temporal graphs. Graph rewiring techniques have been utilised on Graph Neural Networks (GNNs) to improve expressiveness and increase model performance. In this work, we propose Temporal Graph Rewiring (TGR), the first approach for graph rewiring on temporal graphs. TGR enables communication between temporally distant nodes in a continuous time dynamic graph by utilising expander graph propagation to construct a message passing highway for message passing between distant nodes. Expander graphs are suitable candidates for rewiring as they help overcome the oversquashing problem often observed in GNNs. On the public tgbl-wiki benchmark, we show that TGR improves the performance of a widely used TGN model by a significant margin. Our code repository is accessible at https://anonymous.4open.science/r/TGR-254C.
• Abstract（参考訳）: 実世界のネットワークにおける進化関係は、しばしば時間グラフによってモデル化される。 グラフニューラルネットワーク(GNN)では,表現性の向上とモデル性能の向上のためにグラフ再配線技術が利用されている。 本研究では,時間グラフ上でのグラフリウィリングの最初のアプローチである時間グラフリウィリング(TGR)を提案する。 TGRは,遠隔ノード間のメッセージパッシングのためのメッセージパッシングハイウェイを構築するために,拡張グラフの伝搬を利用して,時間的に離れたノード間の通信を可能にする。 エクスパンダーグラフは、GNNでよく見られる過度な問題を克服するのに役立つため、再配線に適した候補である。 tgbl-wikiベンチマークでは、TGRが広く使われているTGNモデルの性能を大幅に向上することを示した。 コードリポジトリはhttps://anonymous.4open.science/r/TGR-254Cでアクセスできます。

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