Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introducing Diminutive Causal Structure into Graph Representation Learning

論文の概要: Introducing Diminutive Causal Structure into Graph Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08709v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 00:18:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 21:47:58.747524
Title: Introducing Diminutive Causal Structure into Graph Representation Learning
Title（参考訳）: グラフ表現学習における最小因果構造の導入
Authors: Hang Gao, Peng Qiao, Yifan Jin, Fengge Wu, Jiangmeng Li, Changwen Zheng,
Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネット(GNN)が専門的な最小の因果構造から洞察を得ることを可能にする新しい手法を提案する。本手法は,これらの小型因果構造のモデル表現から因果知識を抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.132025125620274
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: When engaging in end-to-end graph representation learning with Graph Neural Networks (GNNs), the intricate causal relationships and rules inherent in graph data pose a formidable challenge for the model in accurately capturing authentic data relationships. A proposed mitigating strategy involves the direct integration of rules or relationships corresponding to the graph data into the model. However, within the domain of graph representation learning, the inherent complexity of graph data obstructs the derivation of a comprehensive causal structure that encapsulates universal rules or relationships governing the entire dataset. Instead, only specialized diminutive causal structures, delineating specific causal relationships within constrained subsets of graph data, emerge as discernible. Motivated by empirical insights, it is observed that GNN models exhibit a tendency to converge towards such specialized causal structures during the training process. Consequently, we posit that the introduction of these specific causal structures is advantageous for the training of GNN models. Building upon this proposition, we introduce a novel method that enables GNN models to glean insights from these specialized diminutive causal structures, thereby enhancing overall performance. Our method specifically extracts causal knowledge from the model representation of these diminutive causal structures and incorporates interchange intervention to optimize the learning process. Theoretical analysis serves to corroborate the efficacy of our proposed method. Furthermore, empirical experiments consistently demonstrate significant performance improvements across diverse datasets.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)でエンドツーエンドのグラフ表現学習を行う場合、グラフデータに固有の複雑な因果関係とルールは、真正のデータ関係を正確に把握する上で、モデルにとって非常に難しい課題となる。提案された緩和戦略は、モデルにグラフデータに対応するルールや関係を直接統合することを含む。しかし、グラフ表現学習の領域において、グラフデータの本質的な複雑さは、データセット全体を管理する普遍的な規則や関係をカプセル化する包括的な因果構造の導出を妨げる。代わりに、グラフデータの制約された部分集合内で特定の因果関係を記述した、限定的な因果構造のみが識別可能である。経験的洞察により,GNNモデルは訓練過程において,そのような特殊な因果構造に収束する傾向を示した。その結果、これらの特定の因果構造の導入は、GNNモデルのトレーニングに有利であると仮定する。この提案に基づいて,GNNモデルがこれらの専門的な因果構造から洞察を得られるような新しい手法を導入し,全体的な性能を向上する。本手法は,これらの最小限の因果構造のモデル表現から因果知識を抽出し,学習過程を最適化するために相互干渉を組み込む。理論的解析は,提案手法の有効性を裏付けるものである。さらに、実験的な実験は、多様なデータセット間での大幅なパフォーマンス向上を一貫して示している。

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