論文の概要: UTCS: Effective Unsupervised Temporal Community Search with Pre-training of Temporal Dynamics and Subgraph Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02784v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 12:11:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.416721
- Title: UTCS: Effective Unsupervised Temporal Community Search with Pre-training of Temporal Dynamics and Subgraph Knowledge
- Title(参考訳): UTCS:時間的ダイナミクスとサブグラフ知識の事前学習による効果的な教師なし時間的コミュニティ検索
- Authors: Yue Zhang, Yankai Chen, Yingli Zhou, Yucan Guo, Xiaolin Han, Chenhao Ma,
- Abstract要約: 多くの現実世界のアプリケーションでは、実体間の進化する関係を時間グラフとしてモデル化することができ、それぞれのエッジは相互作用時間を表すタイムスタンプを持つ。
伝統的な手法は一般的に事前に定義された部分グラフ構造を必要とするが、必ずしも事前に知られているわけではない。
時間的ダイナミクスとサブグラフ知識モデルの事前学習を併用したtextbfUncontain textbfTemporal textbfCommunity textbfSearch を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.006782872246044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many real-world applications, the evolving relationships between entities can be modeled as temporal graphs, where each edge has a timestamp representing the interaction time. As a fundamental problem in graph analysis, {\it community search (CS)} in temporal graphs has received growing attention but exhibits two major limitations: (1) Traditional methods typically require predefined subgraph structures, which are not always known in advance. (2) Learning-based methods struggle to capture temporal interaction information. To fill this research gap, in this paper, we propose an effective \textbf{U}nsupervised \textbf{T}emporal \textbf{C}ommunity \textbf{S}earch with pre-training of temporal dynamics and subgraph knowledge model (\textbf{\model}). \model~contains two key stages: offline pre-training and online search. In the first stage, we introduce multiple learning objectives to facilitate the pre-training process in the unsupervised learning setting. In the second stage, we identify a candidate subgraph and compute community scores using the pre-trained node representations and a novel scoring mechanism to determine the final community members. Experiments on five real-world datasets demonstrate the effectiveness.
- Abstract(参考訳): 多くの現実世界のアプリケーションでは、実体間の進化する関係を時間グラフとしてモデル化することができ、それぞれのエッジは相互作用時間を表すタイムスタンプを持つ。
グラフ解析の根本的な問題として、時間グラフにおけるコミュニティサーチ(CS)が注目されているが、2つの大きな制限がある。
2)学習に基づく手法は時間的相互作用情報を取得するのに苦労する。
本研究のギャップを埋めるために,時間的ダイナミクスとサブグラフ知識モデルの事前学習を伴う実効的な \textbf{U}nsupervised \textbf{T}emporal \textbf{C}ommunity \textbf{S}earch (\textbf{\model}) を提案する。
にはオフラインの事前トレーニングとオンライン検索という2つの重要なステージがある。
第1段階では、教師なし学習環境における事前学習プロセスを容易にするために、複数の学習目標を導入する。
第2段階では、事前学習したノード表現と、最終的なコミュニティメンバーを決定するための新しいスコアリング機構を用いて、候補部分グラフを特定し、コミュニティスコアを計算する。
5つの実世界のデータセットの実験は、その効果を実証している。
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