論文の概要: Optimizing Long-tailed Link Prediction in Graph Neural Networks through Structure Representation Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20499v1
- Date: Tue, 30 Jul 2024 02:20:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 18:28:58.142929
- Title: Optimizing Long-tailed Link Prediction in Graph Neural Networks through Structure Representation Enhancement
- Title（参考訳）: 構造表現の強化によるグラフニューラルネットワークのロングテールリンク予測の最適化
- Authors: Yakun Wang, Daixin Wang, Hongrui Liu, Binbin Hu, Yingcui Yan, Qiyang Zhang, Zhiqiang Zhang,
- Abstract要約: リンク予測はグラフニューラルネットワーク(GNN)の基本課題である
近年の研究では, 疎結合による低次ノードの低次ノード性能が明らかにされている。
本稿では,リンク予測におけるテールノードペアの性能向上を目的とした,Long-tailed framework(LTLP)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.391984756322433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Link prediction, as a fundamental task for graph neural networks (GNNs), has boasted significant progress in varied domains. Its success is typically influenced by the expressive power of node representation, but recent developments reveal the inferior performance of low-degree nodes owing to their sparse neighbor connections, known as the degree-based long-tailed problem. Will the degree-based long-tailed distribution similarly constrain the efficacy of GNNs on link prediction? Unexpectedly, our study reveals that only a mild correlation exists between node degree and predictive accuracy, and more importantly, the number of common neighbors between node pairs exhibits a strong correlation with accuracy. Considering node pairs with less common neighbors, i.e., tail node pairs, make up a substantial fraction of the dataset but achieve worse performance, we propose that link prediction also faces the long-tailed problem. Therefore, link prediction of GNNs is greatly hindered by the tail node pairs. After knowing the weakness of link prediction, a natural question is how can we eliminate the negative effects of the skewed long-tailed distribution on common neighbors so as to improve the performance of link prediction? Towards this end, we introduce our long-tailed framework (LTLP), which is designed to enhance the performance of tail node pairs on link prediction by increasing common neighbors. Two key modules in LTLP respectively supplement high-quality edges for tail node pairs and enforce representational alignment between head and tail node pairs within the same category, thereby improving the performance of tail node pairs.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の基本課題であるリンク予測は、さまざまな領域において大きな進歩を遂げている。
その成功は一般にノード表現の表現力に影響されるが、近年の進歩は、その疎い隣り合う接続により、次数ベース長尾問題として知られる低次ノードの性能が劣っていることを示している。
次数に基づく長尾分布は、リンク予測におけるGNNの有効性をも同様に制限するのだろうか?
予期せぬ結果,ノードの次数と予測精度の間には軽度な相関しか存在しないことが判明し,さらに重要な点として,ノード間の共通近傍の数は精度と強い相関関係を示す。
あまり一般的でない近傍のノードペア、すなわちテールノードペアは、データセットのかなりの部分を占めるが、性能は悪く、リンク予測も長い尾の問題に直面していると提案する。
したがって、GNNのリンク予測はテールノードペアによって大きく妨げられる。
リンク予測の弱点を知った後、リンク予測の性能を向上させるために、スクイード長尾分布の悪影響をどうやって排除できるのかという自然の疑問が持ち上がった。
この目的のために,リンク予測におけるテールノードペアの性能向上を目的としたLong-tailed framework(LTLP)を導入する。
LTLPの2つのキーモジュールは、それぞれ尾ノードペアの高品質なエッジを補完し、頭と尾ノードペア間の表現的アライメントを同じカテゴリ内で実施することにより、尾ノードペアのパフォーマンスを向上させる。
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