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LOGS第2024/03/02期||北京大学王希元 :Neural common neighbor for link prediction
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内容简介 链路预测,即预测两节点间存在边的概率,在多个领域如推荐系统、知识图谱、药物发现有着广泛应用。目前,多数链路预测模型融合了消息传递网络(MPNN)与经典的结构特征(如共同邻居等),但融合的方式却各有不同。我们对现有模型进行了分类:一种是MPNN-and-SF,它直接将MPNN生成的节点表示与结构特征拼接,形成边的表示;另一种是SF-then-MPNN,它将结构特征融入MPNN的输入图中,并利用生成的节点特征来表示边。前者在计算效率高,但在表示能力低;而后者则恰好相反。 为了克服这一局限性,我们提出了一种全新的MPNN-then-SF架构,该架构不仅保证了强大的表示能力,还兼具高效的计算性能。具体地,它利用结构特征对MPNN的节点表示进行聚合,以形成边的表示。基于这一架构,我们进一步提出了神经公共邻居模型(Neural Common Neighbor,简称NCN),该模型通过对公共邻居节点的MPNN表示进行求和,来形成边的表示。 在深入研究过程中,我们还发现图的不完整性,即链路预测任务中MPNN的输入图并不包含所有边,对模型性能造成了显著影响。为解决这一问题,我们提出利用链路预测模型来补全共同邻居。结合NCN,我们进一步提出了NCNC方法。实验结果显示,与最近的基线模型相比,NCN和NCNC在预测精度和计算效率上都展现出了明显的优势。 分享嘉宾 王希元是北京大学智能学院的博士研究生,师从张牧涵教授,目前主要的研究方向是高表达能力和低计算复杂度的的GNN。主页:https://Xi-yuanWang.github.io/
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