論文の概要: Improving Graph Embeddings in Machine Learning Using Knowledge Completion with Validation in a Case Study on COVID-19 Spread

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12071v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 07:24:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.583271
• Title: Improving Graph Embeddings in Machine Learning Using Knowledge Completion with Validation in a Case Study on COVID-19 Spread
• Title（参考訳）: バリデーションによる知識補完を用いた機械学習におけるグラフ埋め込みの改善 : 新型コロナウイルス感染拡大の事例研究
• Authors: Rosario Napoli, Gabriele Morabito, Antonio Celesti, Massimo Villari, Maria Fazio,
• Abstract要約: グラフ埋め込み(GE)は、知識グラフ(KG)からベクトル空間にマッピングすることで、ノード分類やリンク予測といったタスクを可能にする。 本稿では,埋め込み前の潜在データセットのセマンティクスを明らかにするために,知識コンプリートフェーズを統合したGMLパイプラインを提案する。 実験により、GMLパイプラインは埋め込み空間の幾何学を著しく変化させ、その導入は単なるエンリッチメントではなく、グラフ表現の質を再定義する変換ステップであることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0308647202215706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The rise of graph-structured data has driven major advances in Graph Machine Learning (GML), where graph embeddings (GEs) map features from Knowledge Graphs (KGs) into vector spaces, enabling tasks like node classification and link prediction. However, since GEs are derived from explicit topology and features, they may miss crucial implicit knowledge hidden in seemingly sparse datasets, affecting graph structure and their representation. We propose a GML pipeline that integrates a Knowledge Completion (KC) phase to uncover latent dataset semantics before embedding generation. Focusing on transitive relations, we model hidden connections with decay-based inference functions, reshaping graph topology, with consequences on embedding dynamics and aggregation processes in GraphSAGE and Node2Vec. Experiments show that our GML pipeline significantly alters the embedding space geometry, demonstrating that its introduction is not just a simple enrichment but a transformative step that redefines graph representation quality.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データの台頭はグラフ機械学習(GML)の大きな進歩を招き、グラフ埋め込み(GE)は知識グラフ(KG)からベクトル空間に機能をマッピングし、ノード分類やリンク予測といったタスクを可能にする。 しかし、GEは明示的なトポロジと特徴から派生しているため、一見スパースなデータセットに隠された重要な暗黙の知識を見逃し、グラフ構造とその表現に影響を与える可能性がある。 埋め込み生成に先立って,KC(Knowledge Completion)フェーズを統合して潜在データセットのセマンティクスを明らかにするGMLパイプラインを提案する。 推移的関係に着目して、崩壊に基づく推論関数と隠れた接続をモデル化し、グラフトポロジーを再構築し、グラフSAGEとNode2Vecの埋め込みダイナミクスと集約プロセスに結果をもたらす。 実験により、GMLパイプラインは埋め込み空間の幾何学を著しく変化させ、その導入は単なるエンリッチメントではなく、グラフ表現の質を再定義する変換ステップであることを示した。

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