HOT: Higher-Order Dynamic Graph Representation Learning with Efficient Transformers
作者: Maciej Besta, Afonso Claudino Catarino, Lukas Gianinazzi, Nils Blach, Piotr Nyczyk, Hubert Niewiadomski, Torsten Hoefler
分类: cs.LG, cs.SI
发布日期: 2023-11-30 (更新: 2024-06-13)
期刊: Proceedings of Learning on Graphs (LOG), 2023
💡 一句话要点
提出HOT模型以解决动态图表示学习中的链接预测问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 动态图表示学习 链接预测 高阶图结构 层次化注意力 Transformer
📋 核心要点
- 现有的动态图表示学习方法在链接预测任务中面临内存压力和准确性之间的权衡，难以有效处理大量图更新。
- 本文提出HOT模型，通过引入高阶图结构，利用k-hop邻居和相关子图来增强链接预测的准确性，同时采用层次化注意力矩阵以降低内存使用。
- 实验结果表明，HOT模型在MOOC数据集上分别比DyGFormer、TGN和GraphMixer提高了9%、7%和15%的准确性，展示了其优越性。
📝 摘要（中文）
许多图表示学习（GRL）问题是动态的，每秒会添加或删除数百万条边。在这种情况下，一个基本的工作负载是动态链接预测：利用图更新的历史来预测一对顶点是否会连接。近期的链接预测方案使用Transformers，将单个图更新建模为单个token。本文提出HOT模型，通过利用高阶（HO）图结构，特别是k-hop邻居和包含给定顶点对的更一般子图，来增强这一研究方向。通过将这些HO结构编码到基础Transformer的注意力矩阵中，链接预测的准确性得到了提高，但也增加了内存压力。为了解决这一问题，本文采用了一类新方案，对注意力矩阵施加层次结构，显著减少内存占用。最终设计在高准确性和低内存利用之间达成了平衡。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决动态图表示学习中的链接预测问题，现有方法在处理大量动态更新时面临内存压力和准确性不足的挑战。
核心思路：HOT模型通过引入高阶图结构，特别是k-hop邻居和相关子图，来增强链接预测的准确性，同时采用层次化的注意力矩阵设计以降低内存使用。
技术框架：HOT模型的整体架构包括数据输入模块、图结构提取模块、层次化注意力机制和链接预测模块。数据输入模块负责接收动态图更新，图结构提取模块用于提取高阶邻居信息，层次化注意力机制优化内存使用，链接预测模块则输出预测结果。
关键创新：HOT模型的主要创新在于将高阶图结构有效地编码到注意力矩阵中，从而显著提高链接预测的准确性。这一设计与现有方法的本质区别在于其对图结构的更深层次理解和利用。
关键设计：在模型设计中，注意力矩阵采用层次化结构，减少了内存占用，同时保持了高效的计算性能。损失函数采用交叉熵损失，以优化链接预测的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，HOT模型在MOOC数据集上相较于DyGFormer、TGN和GraphMixer分别提高了9%、7%和15%的链接预测准确性，展现了其在动态图表示学习中的优越性能和实用价值。
🎯 应用场景
HOT模型在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛的应用潜力。其高效的链接预测能力可以帮助识别潜在的连接关系，从而提升系统的智能化水平。未来，HOT模型还可以扩展到其他动态图表示学习任务，进一步推动相关研究的发展。
📄 摘要（原文）
Many graph representation learning (GRL) problems are dynamic, with millions of edges added or removed per second. A fundamental workload in this setting is dynamic link prediction: using a history of graph updates to predict whether a given pair of vertices will become connected. Recent schemes for link prediction in such dynamic settings employ Transformers, modeling individual graph updates as single tokens. In this work, we propose HOT: a model that enhances this line of works by harnessing higher-order (HO) graph structures; specifically, k-hop neighbors and more general subgraphs containing a given pair of vertices. Harnessing such HO structures by encoding them into the attention matrix of the underlying Transformer results in higher accuracy of link prediction outcomes, but at the expense of increased memory pressure. To alleviate this, we resort to a recent class of schemes that impose hierarchy on the attention matrix, significantly reducing memory footprint. The final design offers a sweetspot between high accuracy and low memory utilization. HOT outperforms other dynamic GRL schemes, for example achieving 9%, 7%, and 15% higher accuracy than - respectively - DyGFormer, TGN, and GraphMixer, for the MOOC dataset. Our design can be seamlessly extended towards other dynamic GRL workloads.