論文の概要: Contrastive Representation Learning for Dynamic Link Prediction in Temporal Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12753v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 22:50:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 16:28:47.775585
- Title: Contrastive Representation Learning for Dynamic Link Prediction in Temporal Networks
- Title（参考訳）: 時間ネットワークにおける動的リンク予測のためのコントラスト表現学習
- Authors: Amirhossein Nouranizadeh, Fatemeh Tabatabaei Far, Mohammad Rahmati,
- Abstract要約: 本稿では,時間ネットワークの表現を学習するための自己教師付き手法を提案する。
本稿では、時間的ネットワークの時間的参照経路を介して情報の流れをモデル化するための、繰り返しメッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は、Enron、COLAB、Facebookのデータセットでテストされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9389881806157312
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evolving networks are complex data structures that emerge in a wide range of systems in science and engineering. Learning expressive representations for such networks that encode their structural connectivity and temporal evolution is essential for downstream data analytics and machine learning applications. In this study, we introduce a self-supervised method for learning representations of temporal networks and employ these representations in the dynamic link prediction task. While temporal networks are typically characterized as a sequence of interactions over the continuous time domain, our study focuses on their discrete-time versions. This enables us to balance the trade-off between computational complexity and precise modeling of the interactions. We propose a recurrent message-passing neural network architecture for modeling the information flow over time-respecting paths of temporal networks. The key feature of our method is the contrastive training objective of the model, which is a combination of three loss functions: link prediction, graph reconstruction, and contrastive predictive coding losses. The contrastive predictive coding objective is implemented using infoNCE losses at both local and global scales of the input graphs. We empirically show that the additional self-supervised losses enhance the training and improve the model's performance in the dynamic link prediction task. The proposed method is tested on Enron, COLAB, and Facebook datasets and exhibits superior results compared to existing models.
- Abstract（参考訳）: 進化するネットワークは、科学と工学の幅広いシステムに現れる複雑なデータ構造である。
このようなネットワークの構造的接続性と時間的進化を符号化した表現表現を学習することは、下流のデータ分析や機械学習アプリケーションに不可欠である。
本研究では,時間ネットワークの表現を学習するための自己教師型手法を導入し,これらの表現を動的リンク予測タスクに応用する。
時間ネットワークは通常、連続時間領域上の相互作用のシーケンスとして特徴づけられるが、本研究では、その離散時間バージョンに焦点を当てる。
これにより、計算複雑性と相互作用の正確なモデリングのトレードオフをバランスさせることができる。
本稿では、時間的ネットワークの時間的参照経路を介して情報の流れをモデル化するための、繰り返しメッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法の主な特徴は,リンク予測,グラフ再構成,およびコントラッシブ予測符号損失の3つの損失関数を組み合わせた,モデルの対照的な学習目標である。
入力グラフの局所スケールと大域スケールの両方でインフォNCE損失を用いて、対照的な予測符号化の目的を実装した。
動的リンク予測タスクにおいて,追加の自己監督的損失がトレーニングを促進し,モデルの性能を向上させることを実証的に示す。
提案手法は、Enron、COLAB、Facebookのデータセットでテストされ、既存のモデルよりも優れた結果を示す。
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