論文の概要: TGB 2.0: A Benchmark for Learning on Temporal Knowledge Graphs and Heterogeneous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09639v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:21:53.610474
• Title: TGB 2.0: A Benchmark for Learning on Temporal Knowledge Graphs and Heterogeneous Graphs
• Title（参考訳）: TGB 2.0: 時間的知識グラフと不均一グラフの学習ベンチマーク
• Authors: Julia Gastinger, Shenyang Huang, Mikhail Galkin, Erfan Loghmani, Ali Parviz, Farimah Poursafaei, Jacob Danovitch, Emanuele Rossi, Ioannis Koutis, Heiner Stuckenschmidt, Reihaneh Rabbany, Guillaume Rabusseau,
• Abstract要約: テンポラルグラフベンチマーク2.0 (TGB 2.0) は、テンポラルグラフ上の将来のリンクを予測する手法を評価するための新しいベンチマークフレームワークである。 TGB 2.0は、最大5300万のエッジを持つ5つのドメインにまたがる8つの新しいデータセットを提示することで、包括的な評価を容易にする。 1)エッジタイプの情報を活用することは高いパフォーマンスを得るために不可欠であり、2)単純なベースラインはより複雑な手法と競合することが多く、3)ほとんどのメソッドは我々の最大のデータセット上で動作しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.157266458255098
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• Abstract: Multi-relational temporal graphs are powerful tools for modeling real-world data, capturing the evolving and interconnected nature of entities over time. Recently, many novel models are proposed for ML on such graphs intensifying the need for robust evaluation and standardized benchmark datasets. However, the availability of such resources remains scarce and evaluation faces added complexity due to reproducibility issues in experimental protocols. To address these challenges, we introduce Temporal Graph Benchmark 2.0 (TGB 2.0), a novel benchmarking framework tailored for evaluating methods for predicting future links on Temporal Knowledge Graphs and Temporal Heterogeneous Graphs with a focus on large-scale datasets, extending the Temporal Graph Benchmark. TGB 2.0 facilitates comprehensive evaluations by presenting eight novel datasets spanning five domains with up to 53 million edges. TGB 2.0 datasets are significantly larger than existing datasets in terms of number of nodes, edges, or timestamps. In addition, TGB 2.0 provides a reproducible and realistic evaluation pipeline for multi-relational temporal graphs. Through extensive experimentation, we observe that 1) leveraging edge-type information is crucial to obtain high performance, 2) simple heuristic baselines are often competitive with more complex methods, 3) most methods fail to run on our largest datasets, highlighting the need for research on more scalable methods.
• Abstract（参考訳）: マルチリレーショナル・テンポラルグラフは実世界のデータをモデリングするための強力なツールであり、時間とともに実体の進化と相互接続の性質を捉えている。 近年,このようなグラフを用いたMLの新しいモデルが多数提案されており,ロバストな評価やベンチマークデータセットの標準化の必要性が高まっている。 しかし、そのような資源の利用可能性は依然として乏しく、実験プロトコルの再現性の問題により、評価が複雑さを増す傾向にある。 これらの課題に対処するため、テンポラルグラフベンチマーク2.0(TGB 2.0)を導入し、テンポラルグラフベンチマークを拡張しながら、テンポラル知識グラフとテンポラル異種グラフの将来のリンクを予測する方法を評価するための新しいベンチマークフレームワークを紹介した。 TGB 2.0は、最大5300万のエッジを持つ5つのドメインにまたがる8つの新しいデータセットを提示することで、包括的な評価を容易にする。 TGB 2.0データセットは、ノード数、エッジ数、タイムスタンプの点で、既存のデータセットよりも大幅に大きい。 さらに、TGB 2.0は、マルチリレーショナル時間グラフのための再現可能で現実的な評価パイプラインを提供する。 広範な実験を通して、我々はそれを観察する。 1)エッジ型情報の活用は,高性能化に不可欠である。 2) 単純なヒューリスティックなベースラインは、しばしばより複雑な手法と競合する。 3) ほとんどのメソッドは、我々の最大のデータセット上では動作せず、よりスケーラブルなメソッドの研究の必要性を強調しています。

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