論文の概要: Dynamic and Textual Graph Generation Via Large-Scale LLM-based Agent Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09824v4
• Date: Mon, 11 Nov 2024 14:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:27.311615
• Title: Dynamic and Textual Graph Generation Via Large-Scale LLM-based Agent Simulation
• Title（参考訳）: 大規模LCMエージェントシミュレーションによる動的・テキストグラフ生成
• Authors: Jiarui Ji, Runlin Lei, Jialing Bi, Zhewei Wei, Yankai Lin, Xuchen Pan, Yaliang Li, Bolin Ding,
• Abstract要約: GraphAgent-Generator (GAG) は動的グラフ生成のための新しいシミュレーションベースのフレームワークである。 本フレームワークは,確立されたネットワーク科学理論において,7つのマクロレベルの構造特性を効果的に再現する。 最大10万近いノードと1000万のエッジを持つグラフの生成をサポートし、最低速度は90.4%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.60461609393779
• License:
• Abstract: Graph generation is a fundamental task that has been extensively studied in social, technological, and scientific analysis. For modeling the dynamic graph evolution process, traditional rule-based methods struggle to capture community structures within graphs, while deep learning methods only focus on fitting training graphs. This limits existing graph generators to producing graphs that adhere to predefined rules or closely resemble training datasets, achieving poor performance in dynamic graph generation. Given that graphs are abstract representations arising from pairwise interactions in human activities, a realistic simulation of human-wise interaction could provide deeper insights into the graph evolution mechanism. With the increasing recognition of large language models (LLMs) in simulating human behavior, we introduce GraphAgent-Generator (GAG), a novel simulation-based framework for dynamic graph generation. Without training or fine-tuning process of LLM, our framework effectively replicates seven macro-level structural characteristics in established network science theories while surpassing existing baselines in graph expansion tasks by 31\% on specific evaluation metrics. Through node classification task, we validate GAG effectively preserves characteristics of real-world network for node-wise textual features in generated text-rich graph. Furthermore, by incorporating parallel acceleration, GAG supports generating graphs with up to nearly 100,000 nodes or 10 million edges through large-scale LLM-based agent simulation, with a minimum speed-up of 90.4\%. The source code is available at https://anonymous.4open.science/r/GraphAgent-2206.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成は、社会、技術、科学分析において広く研究されている基本的な課題である。 動的グラフの進化過程をモデル化するために、従来のルールベースの手法は、グラフ内のコミュニティ構造を捉えるのに苦労する。 これにより、既存のグラフジェネレータは、事前定義されたルールに準拠したり、トレーニングデータセットによく似たグラフを生成することができ、動的グラフ生成ではパフォーマンスが劣る。 グラフは、人間の活動におけるペアワイズ相互作用から生じる抽象的な表現であることを考えると、人間の相互作用の現実的なシミュレーションは、グラフの進化機構について深い洞察を与える可能性がある。 人行動のシミュレーションにおいて,大規模言語モデル (LLM) の認識が高まるとともに,動的グラフ生成のための新しいシミュレーションベースフレームワークである GraphAgent-Generator (GAG) を導入する。 LLMのトレーニングや微調整を行なわず,既存のグラフ拡張タスクのベースラインを31倍に越えつつ,確立されたネットワーク科学理論における7つのマクロレベルの構造特性を効果的に再現する。 ノード分類タスクを通じて、GAGは生成したテキストリッチグラフのノード単位のテキスト特徴に対して、実世界のネットワーク特性を効果的に保存する。 さらに、並列加速度を組み込むことで、GAGは大規模なLSMベースのエージェントシミュレーションにより、最大10万のノードと1000万のエッジを持つグラフの生成をサポートし、最小速度は90.4\%である。 ソースコードはhttps://anonymous.4open.science/r/GraphAgent-2206で公開されている。

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