論文の概要: Rule Learning for Knowledge Graph Reasoning under Agnostic Distribution Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05110v2
• Date: Tue, 08 Jul 2025 03:40:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 12:20:17.830113
• Title: Rule Learning for Knowledge Graph Reasoning under Agnostic Distribution Shift
• Title（参考訳）: 確率分布シフトに基づく知識グラフ推論のためのルール学習
• Authors: Shixuan Liu, Yue He, Yunfei Wang, Hao Zou, Haoxiang Cheng, Wenjing Yang, Peng Cui, Zhong Liu,
• Abstract要約: 既存のKG推論法の主な制限は、I.I.D仮定に依存することである。 本研究では,未知の選択バイアスによるKGからの学習論理則について検討した。 本稿では,特徴デコリレーションとルール学習ネットワークを統合するエンドツーエンドの方法論である安定ルール学習(StableRule)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.842476787693055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Knowledge graph (KG) reasoning remains a critical research area focused on inferring missing knowledge by analyzing relationships among observed facts. Despite its success, a key limitation of existing KG reasoning methods is their dependence on the I.I.D assumption. This assumption can easily be violated due to unknown sample selection bias during training or agnostic distribution shifts during testing, significantly compromising model performance and reliability. To facilitate the deployment of KG reasoning in wild environments, this study investigates learning logical rules from KGs affected by unknown selection bias. Additionally, we address test sets with agnostic distribution shifts, formally defining this challenge as out-of-distribution (OOD) KG reasoning-a previously underexplored problem. To solve the issue, we propose the Stable Rule Learning (StableRule) framework, an end-to-end methodology that integrates feature decorrelation with rule learning network, to enhance OOD generalization performance. By leveraging feature decorrelation, the StableRule framework mitigates the adverse effects of covariate shifts arising in OOD scenarios, thereby improving the robustness of the rule learning component in effectively deriving logical rules. Extensive experiments on seven benchmark KGs demonstrate the framework's superior effectiveness and stability across diverse heterogeneous environments, underscoring its practical significance for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ推論(KG)は、観察された事実間の関係を分析することによって、行方不明な知識を推測することに焦点を当てた重要な研究領域である。 その成功にもかかわらず、既存のKG推論手法の重要な制限は、I.I.D仮定に依存することである。 この仮定は、トレーニング中の未知のサンプル選択バイアスやテスト中の非依存分布シフトによって容易に破られ、モデル性能と信頼性が著しく向上する。 野生環境におけるKG推論の展開を容易にするため,未知の選択バイアスによるKGからの論理規則の学習について検討した。 さらに、非依存的な分布シフトを伴うテストセットに対処し、この課題を以前に探索された未解決問題である、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)KG推論として正式に定義する。 そこで本研究では,OODの一般化性能を高めるために,特徴デコリレーションとルール学習ネットワークを統合したエンドツーエンドの手法である安定ルール学習(StableRule)フレームワークを提案する。 特徴のデコレーションを活用することで、StableRuleフレームワークは、OODシナリオで発生する共変量シフトの悪影響を軽減し、論理ルールを効果的に導き出すためのルール学習コンポーネントの堅牢性を改善する。 7つのベンチマークKGの大規模な実験は、様々な異種環境におけるフレームワークの優れた効果と安定性を示し、現実世界のアプリケーションにおいてその実用的重要性を裏付けている。

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