Core Concepts
하이퍼-관계적 지식 그래프에 대한 메시지 전달을 위한 ReSaE 모델의 핵심 아이디어는 관계 상호작용을 강조하고 링크 예측 작업에 대한 읽기 구조를 최적화하여 하이퍼-관계적 지식 그래프에 대한 인코딩 솔루션을 제공하고 성능을 향상시킨다.
Abstract
하이퍼-관계적 지식 그래프는 추가적인 키-값 쌍을 포함하며, 관계에 대한 더 많은 정보를 제공한다.
ReSaE는 메시지 전달 기반 그래프 인코더로, 전역 관계 구조 인식 능력을 갖추고 있다.
실험 결과, ReSaE는 여러 링크 예측 벤치마크에서 최고 성능을 달성한다.
Stats
Hyper2 (Yan et al., 2022)은 0.461의 MRR을 보여줌
StarE는 WD50K에서 0.574의 MRR을 보여줌
ReSaE는 WD50K_100에서 0.605의 MRR을 보여줌
Quotes
"Our experiments demonstrate that ReSaE achieves state-of-the-art performance on multiple link prediction benchmarks."
"The attention matrix scores also suggest the necessity of our weighted aggregation strategy."