論文の概要: SPARC: Spectral Architectures Tackling the Cold-Start Problem in Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01532v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 12:27:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:24.401947
• Title: SPARC: Spectral Architectures Tackling the Cold-Start Problem in Graph Learning
• Title（参考訳）: SPARC: グラフ学習におけるコールドスタート問題に取り組むスペクトルアーキテクチャ
• Authors: Yahel Jacobs, Reut Dayan, Uri Shaham,
• Abstract要約: データ内の複雑な関係をモデル化する上で、グラフは中心的な役割を果たす。 ほとんどのグラフ学習手法は、コールドスタートノードに直面するとフェールする。 本稿では、一般化可能なスペクトル埋め込みを利用して、グラフ学習に新しいアプローチを導入する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.870455775654713
• License:
• Abstract: Graphs play a central role in modeling complex relationships in data, yet most graph learning methods falter when faced with cold-start nodes--new nodes lacking initial connections--due to their reliance on adjacency information. To tackle this, we propose SPARC, a groundbreaking framework that introduces a novel approach to graph learning by utilizing generalizable spectral embeddings. With a simple yet powerful enhancement, SPARC empowers state-of-the-art methods to make predictions on cold-start nodes effectively. By eliminating the need for adjacency information during inference and effectively capturing the graph's structure, we make these methods suitable for real-world scenarios where new nodes frequently appear. Experimental results demonstrate that our framework outperforms existing models on cold-start nodes across tasks such as node classification, node clustering, and link prediction. SPARC provides a solution to the cold-start problem, advancing the field of graph learning.
• Abstract（参考訳）: グラフは、データ内の複雑な関係をモデル化する上で中心的な役割を果たすが、ほとんどのグラフ学習手法は、コールドスタートノードに直面するとフェールする。 これを解決するために,一般化可能なスペクトル埋め込みを利用してグラフ学習に新たなアプローチを導入する基盤となるフレームワークであるSPARCを提案する。 シンプルだが強力な拡張により、SPARCはコールドスタートノードの予測を効果的に行う最先端の手法をパワーアップする。 推論中の隣接情報を排除し,グラフの構造を効果的に把握することにより,新たなノードが頻繁に出現する現実世界のシナリオに適した手法を提案する。 実験の結果,本フレームワークはノード分類,ノードクラスタリング,リンク予測といったタスクにおいて,コールドスタートノードの既存モデルよりも優れていた。 SPARCはコールドスタート問題の解決策を提供し、グラフ学習の分野を前進させる。

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