論文の概要: AutoG: Towards automatic graph construction from tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15282v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 17:31:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:31.399002
• Title: AutoG: Towards automatic graph construction from tabular data
• Title（参考訳）: AutoG: 表データからのグラフ自動構築を目指して
• Authors: Zhikai Chen, Han Xie, Jian Zhang, Xiang song, Jiliang Tang, Huzefa Rangwala, George Karypis,
• Abstract要約: グラフ構築法を形式化し,評価するためのデータセットのセットを導入する。 人間の介入なしに高品質なグラフスキーマを自動的に生成するLLMベースのソリューションAutoGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.877867570524884
• License:
• Abstract: Recent years have witnessed significant advancements in graph machine learning (GML), with its applications spanning numerous domains. However, the focus of GML has predominantly been on developing powerful models, often overlooking a crucial initial step: constructing suitable graphs from common data formats, such as tabular data. This construction process is fundamental to applying graphbased models, yet it remains largely understudied and lacks formalization. Our research aims to address this gap by formalizing the graph construction problem and proposing an effective solution. We identify two critical challenges to achieve this goal: 1. The absence of dedicated datasets to formalize and evaluate the effectiveness of graph construction methods, and 2. Existing automatic construction methods can only be applied to some specific cases, while tedious human engineering is required to generate high-quality graphs. To tackle these challenges, we present a two-fold contribution. First, we introduce a set of datasets to formalize and evaluate graph construction methods. Second, we propose an LLM-based solution, AutoG, automatically generating high-quality graph schemas without human intervention. The experimental results demonstrate that the quality of constructed graphs is critical to downstream task performance, and AutoG can generate high-quality graphs that rival those produced by human experts.
• Abstract（参考訳）: 近年、グラフ機械学習(GML)の大幅な進歩が見られ、その用途は多くの領域にまたがっている。 しかし、GMLの焦点は主に強力なモデルの開発であり、しばしば重要な初期ステップを見落としている。 この構成過程はグラフベースのモデルを適用するのに基本的であるが、概ね未検討であり、形式化に欠ける。 本研究は,グラフ構築問題を形式化し,有効解を提案することによって,このギャップに対処することを目的とする。 私たちはこの目標を達成するための2つの重要な課題を特定します。 1.グラフ構築法の有効性を定式化し評価するための専用データセットがないこと、及び 2) 既存の自動工法は特定の場合にのみ適用可能であり, 質の高いグラフを生成するには, 退屈な人的工学が必要である。 これらの課題に取り組むために、私たちは2倍のコントリビューションを提示します。 まず,グラフ構築手法の形式化と評価を行うデータセットのセットを紹介する。 第2に、人間の介入なしに高品質なグラフスキーマを自動的に生成するLLMベースのソリューションAutoGを提案する。 実験の結果,構築したグラフの品質は下流のタスク性能にとって重要であり,AutoGは人間の専門家に匹敵する高品質なグラフを生成することができることがわかった。

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