論文の概要: Adapting Unsigned Graph Neural Networks for Signed Graphs: A Few-Shot Prompt Tuning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12155v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:08.806450
• Title: Adapting Unsigned Graph Neural Networks for Signed Graphs: A Few-Shot Prompt Tuning Approach
• Title（参考訳）: 符号付きグラフに対する符号なしグラフニューラルネットワークの適応: 少しショットのプロンプトチューニングアプローチ
• Authors: Zian Zhai, Sima Qing, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、符号付きグラフ表現学習のための強力なツールであるが、限定的な一般化とラベル付きデータへの強い依存に苦慮している。 本稿では,符号付きグラフから符号付きグラフタスクへ知識を伝達するために,SGPT(Signed Graph Prompt Tuning)を提案する。 具体的には、SGPTはグラフテンプレートとセマンティックプロンプトを使用して、署名されたグラフ内の混合リンクセマンティクスを分離し、下流タスクのニーズに応じて固有のセマンティクス情報を適応的に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.42756062274768
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• Abstract: Signed Graph Neural Networks (SGNNs) are powerful tools for signed graph representation learning but struggle with limited generalization and heavy dependence on labeled data. While recent advancements in "graph pre-training and prompt tuning" have reduced label dependence in Graph Neural Networks (GNNs) and improved their generalization abilities by leveraging pre-training knowledge, these efforts have focused exclusively on unsigned graphs. The scarcity of publicly available signed graph datasets makes it essential to transfer knowledge from unsigned graphs to signed graph tasks. However, this transfer introduces significant challenges due to the graph-level and task-level divergences between the pre-training and downstream phases. To address these challenges, we propose Signed Graph Prompt Tuning (SGPT) in this paper. Specifically, SGPT employs a graph template and a semantic prompt to segregate mixed link semantics in the signed graph and then adaptively integrate the distinctive semantic information according to the needs of downstream tasks, thereby unifying the pre-training and downstream graphs. Additionally, SGPT utilizes a task template and a feature prompt to reformulate the downstream signed graph tasks, aligning them with pre-training tasks to ensure a unified optimization objective and consistent feature space across tasks. Finally, extensive experiments are conducted on popular signed graph datasets, demonstrating the superiority of SGPT over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 符号付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、符号付きグラフ表現学習のための強力なツールであるが、限定的な一般化とラベル付きデータへの強い依存に苦慮している。 近年の「グラフ事前学習とプロンプトチューニング」の進歩は、グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるラベル依存を減らし、事前学習の知識を活用して一般化能力を向上させる一方で、これらの取り組みは、符号なしグラフのみに焦点を当てている。 公開可能なグラフデータセットが不足しているため、署名されていないグラフから署名されたグラフタスクへの知識の転送が不可欠である。 しかし、この移行は、事前学習と下流のフェーズ間のグラフレベルとタスクレベルの違いによる重大な問題を引き起こす。 本稿では,これらの課題に対処するため,SGPT(Signed Graph Prompt Tuning)を提案する。 具体的には、SGPTは、グラフテンプレートとセマンティックプロンプトを使用して、署名されたグラフ内の混合リンクセマンティクスを分離し、下流タスクのニーズに応じて固有のセマンティクス情報を適応的に統合し、事前学習および下流グラフを統一する。 さらに、SGPTはタスクテンプレートと機能プロンプトを使用して、下流で署名されたグラフタスクを再構成し、それらを事前訓練タスクと整列させ、タスク間の統一された最適化目標と一貫した機能空間を確保する。 最後に、人気のある符号付きグラフデータセットに対して広範な実験を行い、最先端の手法よりもSGPTの方が優れていることを示した。

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