論文の概要: HyperQuery: Beyond Binary Link Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07731v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 22:46:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:28:20.709851
- Title: HyperQuery: Beyond Binary Link Prediction
- Title（参考訳）: HyperQuery: バイナリリンク予測を超えて
- Authors: Sepideh Maleki, Josh Vekhter, Keshav Pingali,
- Abstract要約: ノードレベルのクラスタリングを用いた新しい特徴抽出手法を導入し,ノードレベルのラベルからのデータの統合によってシステム性能が向上することを示す。
我々の自己教師型アプローチは、いくつかのハイパーエッジ予測と知識ハイパーグラフ補完ベンチマークに基づいて、アートベースラインの状態を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7100520098029438
- License:
- Abstract: Groups with complex set intersection relations are a natural way to model a wide array of data, from the formation of social groups to the complex protein interactions which form the basis of biological life. One approach to representing such higher order relationships is as a hypergraph. However, efforts to apply machine learning techniques to hypergraph structured datasets have been limited thus far. In this paper, we address the problem of link prediction in knowledge hypergraphs as well as simple hypergraphs and develop a novel, simple, and effective optimization architecture that addresses both tasks. Additionally, we introduce a novel feature extraction technique using node level clustering and we show how integrating data from node-level labels can improve system performance. Our self-supervised approach achieves significant improvement over state of the art baselines on several hyperedge prediction and knowledge hypergraph completion benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 複雑な集合の交叉関係を持つ群は、社会集団の形成から生物生活の基盤を形成する複雑なタンパク質相互作用まで、幅広いデータをモデル化する自然な方法である。
このような高次関係を表現するためのアプローチはハイパーグラフ(英語版)である。
しかし、構造化データセットに機械学習技術を適用しようとする取り組みは、これまで限られてきた。
本稿では,知識ハイパーグラフと単純なハイパーグラフのリンク予測の問題に対処し,両課題に対処する新しい,シンプルで効果的な最適化アーキテクチャを開発する。
さらに,ノードレベルのクラスタリングを用いた新しい特徴抽出手法を導入し,ノードレベルのラベルからのデータの統合によってシステム性能が向上することを示す。
我々の自己教師型アプローチは、いくつかのハイパーエッジ予測と知識ハイパーグラフ補完ベンチマークに基づく最先端のベースラインを大幅に改善する。
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