論文の概要: Enhancing Heterogeneous Knowledge Graph Completion with a Novel GAT-based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02456v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 13:28:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 13:26:57.617220
- Title: Enhancing Heterogeneous Knowledge Graph Completion with a Novel GAT-based Approach
- Title（参考訳）: GATに基づく新しいアプローチによる異種知識グラフ補完の強化
- Authors: Wanxu Wei, Yitong Song, Bin Yao,
- Abstract要約: 異種知識グラフのための新しいGATベースの知識グラフ補完法を提案する。
GATHには2つの異なるアテンションネットワークモジュールが組み込まれている。
我々のモデルは、FB15K-237データセットで5.2%と5.2%、WN18RRデータセットで4.5%と14.6%の性能を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8357926394952306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) play a vital role in enhancing search results and recommendation systems. With the rapid increase in the size of the KGs, they are becoming inaccuracy and incomplete. This problem can be solved by the knowledge graph completion methods, of which graph attention network (GAT)-based methods stand out since their superior performance. However, existing GAT-based knowledge graph completion methods often suffer from overfitting issues when dealing with heterogeneous knowledge graphs, primarily due to the unbalanced number of samples. Additionally, these methods demonstrate poor performance in predicting the tail (head) entity that shares the same relation and head (tail) entity with others. To solve these problems, we propose GATH, a novel GAT-based method designed for Heterogeneous KGs. GATH incorporates two separate attention network modules that work synergistically to predict the missing entities. We also introduce novel encoding and feature transformation approaches, enabling the robust performance of GATH in scenarios with imbalanced samples. Comprehensive experiments are conducted to evaluate the GATH's performance. Compared with the existing SOTA GAT-based model on Hits@10 and MRR metrics, our model improves performance by 5.2% and 5.2% on the FB15K-237 dataset, and by 4.5% and 14.6% on the WN18RR dataset, respectively.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、検索結果の強化やレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たす。
KGsは急速に増加し、不正確で不完全になっている。
この問題は、グラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく手法が優れた性能で際立っている知識グラフ補完法によって解決できる。
しかし、既存のGATベースの知識グラフ補完法は、不均一な知識グラフを扱う際にしばしば過度に適合する問題に悩まされる。
さらに、これらの手法は、同じ関係を持つ尾(頭)エンティティと他者との頭(尾)エンティティを予測する上で、パフォーマンスが劣っていることを示す。
これらの問題を解決するため, ヘテロジニアスKGを対象としたGATH法を提案する。
GATHには2つの異なるアテンションネットワークモジュールが組み込まれている。
また、新しい符号化手法と特徴変換手法を導入し、不均衡なサンプルを持つシナリオにおけるGATHの堅牢な性能を実現する。
GATHの性能を評価するための総合的な実験を行った。
Hits@10とMRRの既存のSOTA GATベースのモデルと比較すると、FB15K-237データセットでは5.2%、WN18RRデータセットでは4.5%、14.6%のパフォーマンスが向上しています。
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