論文の概要: Do We Really Need Graph Convolution During Training? Light Post-Training Graph-ODE for Efficient Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18910v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 01:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 12:35:35.302887
• Title: Do We Really Need Graph Convolution During Training? Light Post-Training Graph-ODE for Efficient Recommendation
• Title（参考訳）: トレーニング中にグラフの畳み込みは本当に必要か?
• Authors: Weizhi Zhang, Liangwei Yang, Zihe Song, Henry Peng Zou, Ke Xu, Liancheng Fang, Philip S. Yu,
• Abstract要約: トレーニングレコメンデータシステム(RecSys)におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCNs)は、絶え間なく懸念されてきた。 本稿では,学習段階におけるグラフ畳み込みの必要性を批判的に考察する。 光後学習グラフ正規分方程式(LightGODE)という革新的な方法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93725892725111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficiency and scalability of graph convolution networks (GCNs) in training recommender systems (RecSys) have been persistent concerns, hindering their deployment in real-world applications. This paper presents a critical examination of the necessity of graph convolutions during the training phase and introduces an innovative alternative: the Light Post-Training Graph Ordinary-Differential-Equation (LightGODE). Our investigation reveals that the benefits of GCNs are more pronounced during testing rather than training. Motivated by this, LightGODE utilizes a novel post-training graph convolution method that bypasses the computation-intensive message passing of GCNs and employs a non-parametric continuous graph ordinary-differential-equation (ODE) to dynamically model node representations. This approach drastically reduces training time while achieving fine-grained post-training graph convolution to avoid the distortion of the original training embedding space, termed the embedding discrepancy issue. We validate our model across several real-world datasets of different scales, demonstrating that LightGODE not only outperforms GCN-based models in terms of efficiency and effectiveness but also significantly mitigates the embedding discrepancy commonly associated with deeper graph convolution layers. Our LightGODE challenges the prevailing paradigms in RecSys training and suggests re-evaluating the role of graph convolutions, potentially guiding future developments of efficient large-scale graph-based RecSys.
• Abstract（参考訳）: トレーニングレコメンデータシステム(RecSys)におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の効率性とスケーラビリティは、現実のアプリケーションへの展開を妨げている。 本稿では,学習段階におけるグラフ畳み込みの必要性を批判的に検証し,ライトポストトレーニンググラフ正規分方程式(LightGODE)という革新的な方法を提案する。 調査の結果,GCNの利点はトレーニングよりもテスト中に顕著であることが判明した。 そこでLightGODEは,GCNの計算集約的なメッセージパッシングを回避し,非パラメトリック連続グラフ常微分方程式(ODE)を用いてノード表現を動的にモデル化する,新しい学習後グラフ畳み込み手法を開発した。 このアプローチは、学習後の詳細なグラフ畳み込みを達成しつつ、元のトレーニング埋め込み空間の歪みを回避しながら、トレーニング時間を劇的に短縮する。 我々は、異なるスケールの複数の実世界のデータセットにまたがってモデルを検証し、LightGODEがGCNベースのモデルよりも効率と効率の点で優れているだけでなく、より深いグラフ畳み込み層に関連付けられた埋め込み不一致を著しく軽減することを示した。 我々のLightGODEは、RecSysトレーニングにおける一般的なパラダイムに挑戦し、グラフ畳み込みの役割を再評価し、効率的な大規模グラフベースのRecSysの開発を導く可能性を示唆しています。

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