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IRReading2020Spring-yanagida

 IRReading2020Spring-yanagida

IR Reading 2020春(オンライン)で以下の論文を紹介しました.
Fu, Xinyu, Zhang, Jiani, Meng, Ziqiao, King, Irwin. MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding. Proceedings of The Web Conference 2020(WWW 2020). 2020, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3366423.3380297.

YANAGIDA Yuki

June 21, 2020
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Transcript

  1. 筑波大学 加藤研究室 B4 柳田 雄輝 [email protected] MAGNN: Metapath Aggregated Graph

    Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding (TheWebConf 2020) の紹介 Authors: Xinyu Fu, Jiani Zhang, Ziqiao Meng, Irwin King
  2. 背景 2 • 近年,グラフ埋め込みによるユーザ分析手法が多く提案さ れている ◦ 周辺ノードの埋め込みから各ノードの埋め込みを学習する ◦ リッチな構造を捉えたベクトルを得られる •

    これまでの手法ではノード間の関係性を1種類しか考慮でき なかった[1] ◦ ノード間の関係性: 知り合いの知り合い,共著関係,…… [1] Yuxiao Dong, Nitesh V. Chawla, Ananthram Swami. "metapath2vec: Scalable representation learning for heterogeneous networks." Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (KDD 2017). A B C D E ユーザの交流関係 A ・ B ・ C ・ D ・ E ・ O 埋め込み 2次元平面
  3. 1. ノード分類などのタスクにおいてSOTAを記録 2. メタパスと2つのAttentionによってノード間の関係性を複数 考慮できるようにした ◦ よりデータの特徴を反映した埋め込みが可能に • メタパス: ノードを抽象化したパス

    ◦ ノード間の関係性を表現 ◦ 例: アニメと声優のネットワーク 貢献 3 野村 道子 actor anime actor 通常のパス メタパス 声優の共演関係 を表している 大山 のぶ代 ドラえも ん
  4. 実験 9 • 各データセットに対して,以 下のタスクで精度を評価 ◦ ノード分類 ◦ ノードクラスタリング •

    正規化相互情報量を正解 データと比較し評価 ◦ リンク予測 ◦ いずれのタスクでもSOTA • ベースラインは node2vec[2]やGCN[3]等 ◦ いずれもよく使われている手 法 [2] Aditya Grover and Jure Leskovec. "node2vec: Scalable feature learning for networks." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (KDD 2016). [3] Thomas N. Kipf and Max Welling. "Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks". 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). データセット
  5. • メタパス user - user にマッ チする30パス(計60人)の埋 め込みを可視化 ◦ t-SNEで次元削減

    • 提案手法が一番良くノードのペア を埋め込めていそう • LINE[4]は1種類のノードしか仮 定しないため上手くいかず 可視化(定性的指標) 10 user - user の可視化 提案手法 [4] Jian Tang, Meng Qu, Mingzhe Wang, Ming Zhang, Jun Yan, and Qiaozhu Mei. “LINE: Large-scale Information Network Embedding”. In Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web (WWW 2015).