論文の概要: High-order Graph Neural Networks with Common Neighbor Awareness for Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18758v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 01:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.97239
• Title: High-order Graph Neural Networks with Common Neighbor Awareness for Link Prediction
• Title（参考訳）: リンク予測のための近傍共通認識型高次グラフニューラルネットワーク
• Authors: Ling Wang, Minglian Han,
• Abstract要約: リンク予測は動的グラフ学習(DGL)の基本課題である 動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)の最近の進歩はリンク予測性能を大幅に改善した。 本稿では,2つのアイデアとリンク予測を行うために,HGNN-CNA(Common Neighbor Awareness)を用いた高次グラフニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.113525357988675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction is a fundamental task in dynamic graph learning (DGL), inherently shaped by the topology of the DG. Recent advancements in dynamic graph neural networks (DGNN), primarily by modeling the relationships among nodes via a message passing scheme, have significantly improved link prediction performance. However, DGNNs heavily rely on the pairwise node interactions, which neglect the common neighbor interaction in DGL. To address this limitation, we propose a High-order Graph Neural Networks with Common Neighbor Awareness (HGNN-CNA) for link prediction with two-fold ideas: a) estimating correlation score by considering multi-hop common neighbors for capturing the complex interaction between nodes; b) fusing the correlation into the message-passing process to consider common neighbor interaction directly in DGL. Experimental results on three real DGs demonstrate that the proposed HGNN-CNA acquires a significant accuracy gain over several state-of-the-art models on the link prediction task.
• Abstract（参考訳）: リンク予測は動的グラフ学習(DGL)の基本課題であり、本質的にはDGのトポロジーによって形成される。 動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)の最近の進歩は、主にメッセージパッシング方式によってノード間の関係をモデル化することによって、リンク予測性能を大幅に改善した。 しかし、DGNNは、DGLの共通の隣り合う相互作用を無視したペアワイズノードの相互作用に大きく依存している。 この制限に対処するために,2つのアイデアによるリンク予測のためのHGNN-CNA(Common Neighbor Awareness)を用いた高次グラフニューラルネットワークを提案する。 a) ノード間の複雑な相互作用を捉えるために複数のホップ共通隣人を考慮することにより相関スコアを推定すること。 b) メッセージパッシングプロセスに相関関係を融合させ、DGL内での共通の隣り合う相互作用を直接考慮する。 3つの実DGに対する実験結果から,提案したHGNN-CNAは,リンク予測タスクにおける複数の最先端モデルに対して,有意な精度向上が得られることが示された。

関連論文リスト

• Can GNNs Learn Link Heuristics? A Concise Review and Evaluation of Link Prediction Methods [16.428742189544955]
  本稿では,リンク予測のための各種情報学習におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の機能について検討する。 解析の結果,GNNは2つのノード間の共通隣接点数に関する構造情報を効果的に学習できないことがわかった。 また、トレーニング可能なノード埋め込みにより、GNNベースのリンク予測モデルの性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T03:38:20Z)
• PROXI: Challenging the GNNs for Link Prediction [3.8233569758620063]
  本稿では,グラフと属性空間の両方におけるノードペアの近接情報を活用するPROXIを紹介する。 標準機械学習(ML)モデルは競争力があり、最先端のGNNモデルよりも優れています。 ProXIによる従来のGNNの拡張はリンク予測性能を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T17:57:38Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• BScNets: Block Simplicial Complex Neural Networks [79.81654213581977]
  グラフ学習における最新の方向性として、SNN(Simplicial Neural Network)が最近登場した。 リンク予測のためのBlock Simplicial Complex Neural Networks (BScNets) モデルを提案する。 BScNetsは、コストを抑えながら最先端のモデルよりも大きなマージンを保っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:35:54Z)
• Hierarchical graph neural nets can capture long-range interactions [8.067880298298185]
  与えられたグラフの多重解像度表現を利用する階層的メッセージパッシングモデルについて検討する。 これにより、ローカル情報を失うことなく、大きな受容領域にまたがる特徴の学習が容易になる。 階層グラフネット(HGNet)を導入し、任意の2つの接続ノードに対して、最大対数長のメッセージパスパスが存在することを保証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T16:24:22Z)
• Interpretable Signed Link Prediction with Signed Infomax Hyperbolic Graph [54.03786611989613]
  ソーシャルネットワークにおけるサイン付きリンク予測は、ユーザ(すなわちノード)間の基盤となる関係(リンク)を明らかにすることを目的としている 我々は Signed Infomax Hyperbolic Graph (textbfSIHG) と呼ばれる統一されたフレームワークを開発する。 高次ユーザ関係と複雑な階層をモデル化するために、ノードの埋め込みを投影し、より低歪みの双曲空間で測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T05:09:03Z)
• Hierarchical Message-Passing Graph Neural Networks [12.207978823927386]
  本稿では,新しい階層型メッセージパッシンググラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 鍵となるアイデアは、フラットグラフ内のすべてのノードをマルチレベルなスーパーグラフに再編成する階層構造を生成することである。 階層型コミュニティ対応グラフニューラルネットワーク(HC-GNN)と呼ばれる,このフレームワークを実装した最初のモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:11:07Z)
• Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction [69.1473775184952]
  数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。 我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。 我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:42:46Z)
• SkipGNN: Predicting Molecular Interactions with Skip-Graph Networks [70.64925872964416]
  分子間相互作用の予測のためのグラフニューラルネットワークSkipGNNを提案する。 SkipGNNは直接相互作用からの情報だけでなく、二階相互作用からも情報を収集することで分子間相互作用を予測する。 また,SkipGNNは,既存の手法を最大28.8%上回り,優れた,堅牢な性能を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T16:55:58Z)
• Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。 本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。 このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:43:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。