論文の概要: Enhancing the Expressivity of Temporal Graph Networks through Source-Target Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03596v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 01:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:01.596388
• Title: Enhancing the Expressivity of Temporal Graph Networks through Source-Target Identification
• Title（参考訳）: ソースターゲット同定による時間グラフネットワークの表現性向上
• Authors: Benedict Aaron Tjandra, Federico Barbero, Michael Bronstein,
• Abstract要約: 我々は、TGNの定式化は、メッセージ上での予測や移動平均を表現できないことを示した。 本稿では,各インタラクションイベントメッセージにソースターゲット識別を追加することで,TGNの表現性を高めることを提案する。 提案手法であるTGNv2は,全時系列グラフベンチマークデータセットにおいて,TGNと現在のTGモデルを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.06242362470764
• License:
• Abstract: Despite the successful application of Temporal Graph Networks (TGNs) for tasks such as dynamic node classification and link prediction, they still perform poorly on the task of dynamic node affinity prediction -- where the goal is to predict `how much' two nodes will interact in the future. In fact, simple heuristic approaches such as persistent forecasts and moving averages over \emph{ground-truth labels} significantly and consistently outperform TGNs. Building on this observation, we find that computing heuristics \textit{over messages} is an equally competitive approach, outperforming TGN and all current temporal graph (TG) models on dynamic node affinity prediction. In this paper, we prove that no formulation of TGN can represent persistent forecasting or moving averages over messages, and propose to enhance the expressivity of TGNs by adding source-target identification to each interaction event message. We show that this modification is required to represent persistent forecasting, moving averages, and the broader class of autoregressive models over messages. Our proposed method, TGNv2, significantly outperforms TGN and all current TG models on all Temporal Graph Benchmark (TGB) dynamic node affinity prediction datasets.
• Abstract（参考訳）: 動的ノード分類やリンク予測といったタスクにTGN(Temporal Graph Networks)をうまく適用したにも関わらず、動的ノード親和性予測のタスクでは依然としてパフォーマンスが良くない。 実際、持続予測や移動平均といった単純なヒューリスティックなアプローチは、TGNよりも大きく、一貫して優れている。 この観測に基づいて、計算ヒューリスティックs \textit{over message} は、動的ノード親和性予測におけるTGNと現在の時間グラフ(TG)モデルを上回る、等しく競合するアプローチであることがわかった。 本稿では、TGNの定式化がメッセージ上での持続的な予測や移動平均を表現できないことを証明し、各インタラクションイベントメッセージにソースターゲット識別を追加することにより、TGNの表現性を高めることを提案する。 この修正は、メッセージに対する永続的な予測、移動平均、より広範な自己回帰モデルを表現するために必要であることを示す。 提案手法であるTGNv2は,時間グラフベンチマーク(TGB)の動的ノード親和性予測データセットにおいて,TGNと現在のTGモデルを著しく上回っている。

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