論文の概要: Towards Understanding Link Predictor Generalizability Under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08788v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 19:49:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.317681
• Title: Towards Understanding Link Predictor Generalizability Under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 配電系統におけるリンク予測器の一般化可能性の理解に向けて
• Authors: Jay Revolinsky, Harry Shomer, Jiliang Tang,
• Abstract要約: LPShiftと呼ばれる新しい分割戦略を導入し、制御された分散シフトを誘導する。 我々は,元のデータセット分割の16 LPShift 変種に対する SOTA LP モデルの実証評価により,LPShift の効果を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.58496513149175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art link prediction (LP) models demonstrate impressive benchmark results. However, popular benchmark datasets often assume that training, validation, and testing samples are representative of the overall dataset distribution. In real-world situations, this assumption is often incorrect; uncontrolled factors lead new dataset samples to come from a different distribution than training samples. Additionally, the majority of recent work with graph dataset shift focuses on node- and graph-level tasks, largely ignoring link-level tasks. To bridge this gap, we introduce a novel splitting strategy, known as LPShift, which utilizes structural properties to induce a controlled distribution shift. We verify LPShift's effect through empirical evaluation of SOTA LP models on 16 LPShift variants of original dataset splits, with results indicating drastic changes to model performance. Additional experiments demonstrate graph structure has a strong influence on the success of current generalization methods. Source Code Available Here: https://github.com/revolins/LPShift
• Abstract（参考訳）: State-of-the-art Link Prediction (LP)モデルは、素晴らしいベンチマーク結果を示している。 しかしながら、一般的なベンチマークデータセットは、トレーニング、検証、テストサンプルがデータセット全体の分布を代表するものであると仮定することが多い。 実世界の状況では、この仮定はしばしば間違っており、制御されていない要因は、新しいデータセットサンプルをトレーニングサンプルとは異なる分布から導き出す。 さらに、グラフデータセットの最近の作業の大部分は、主にリンクレベルのタスクを無視したノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクに重点を置いている。 このギャップを埋めるために、構造特性を利用して制御分布シフトを誘導するLPShiftと呼ばれる新しい分割戦略を導入する。 我々は,オリジナルのデータセット分割の16のLPShift変種に対するSOTA LPモデルの実験的評価によりLPShiftの効果を検証し,モデル性能に劇的な変化を示す。 さらなる実験は、グラフ構造が現在の一般化法の成功に強い影響を与えることを示した。 ソースコード:https://github.com/revolins/LPShift

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