論文の概要: Retrieval Augmented Generation for Dynamic Graph Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14523v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 07:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.963046
• Title: Retrieval Augmented Generation for Dynamic Graph Modeling
• Title（参考訳）: 動的グラフモデリングのための検索拡張生成
• Authors: Yuxia Wu, Lizi Liao, Yuan Fang,
• Abstract要約: 動的グラフモデリングのための新しいフレームワークRetrieval-Augmented Generation(RAG4DyG)を提案する。 RAG4DyGは、より広いグラフ構造から文脈的および時間的に関連する例を組み込むことで、動的グラフ予測を強化する。 提案するフレームワークは、トランスダクティブシナリオとインダクティブシナリオの両方に有効であるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.09162213134372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling dynamic graphs, such as those found in social networks, recommendation systems, and e-commerce platforms, is crucial for capturing evolving relationships and delivering relevant insights over time. Traditional approaches primarily rely on graph neural networks with temporal components or sequence generation models, which often focus narrowly on the historical context of target nodes. This limitation restricts the ability to adapt to new and emerging patterns in dynamic graphs. To address this challenge, we propose a novel framework, Retrieval-Augmented Generation for Dynamic Graph modeling (RAG4DyG), which enhances dynamic graph predictions by incorporating contextually and temporally relevant examples from broader graph structures. Our approach includes a time- and context-aware contrastive learning module to identify high-quality demonstrations and a graph fusion strategy to effectively integrate these examples with historical contexts. The proposed framework is designed to be effective in both transductive and inductive scenarios, ensuring adaptability to previously unseen nodes and evolving graph structures. Extensive experiments across multiple real-world datasets demonstrate the effectiveness of RAG4DyG in improving predictive accuracy and adaptability for dynamic graph modeling. The code and datasets are publicly available at https://github.com/YuxiaWu/RAG4DyG.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークやレコメンデーションシステム、Eコマースプラットフォームなどで見られるような動的グラフのモデリングは、進化する関係を捉え、時間とともに関連する洞察を提供するために不可欠である。 従来のアプローチは、主に時間的コンポーネントやシーケンス生成モデルを備えたグラフニューラルネットワークに依存しており、しばしばターゲットノードの歴史的コンテキストに焦点を絞っている。 この制限は、動的グラフの新しいパターンや新しいパターンに適応する能力を制限する。 この課題に対処するために、より広いグラフ構造から文脈的および時間的に関係のある例を組み込んで動的グラフ予測を強化する新しいフレームワークであるRetrieval-Augmented Generation for Dynamic Graph Modeling (RAG4DyG)を提案する。 提案手法には,高品質な実演を識別するための時間・文脈対応のコントラスト学習モジュールと,これらの事例を歴史的文脈と効果的に統合するためのグラフ融合戦略が含まれる。 提案したフレームワークは、トランスダクティブとインダクティブの両方のシナリオで有効であり、以前は見つからなかったノードや進化するグラフ構造への適応性を確保できるように設計されている。 複数の実世界のデータセットにわたる大規模な実験は、動的グラフモデリングの予測精度と適応性を改善するためにRAG4DyGの有効性を示す。 コードとデータセットはhttps://github.com/YuxiaWu/RAG4DyGで公開されている。

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