グラフ学習モデル選択のための包括的ベンチマーク「GLEMOS」

Core Concepts

グラフ学習モデルの選択は重要な課題であり、GLEMOS は即時的なグラフ学習モデル選択を可能にする包括的なベンチマークを提供する。

Abstract

本研究では、GLEMOS と呼ばれる包括的なベンチマークを提案している。GLEMOS は以下の点で貢献する:

リンク予測とノード分類の2つの基本的なグラフ学習タスクについて、366個のモデルの457個のグラフに対する性能を提供する。これは現時点で最大規模のベンチマークデータセットである。

異なる評価設定(完全観測、疎、ドメイン外、小規模から大規模)を設計し、様々な実用的な状況でのモデル選択手法の性能を評価する。

新しいモデル、新しいグラフ、新しい性能記録を簡単に追加できるよう設計されている。

既存のモデル選択手法の限界を分析し、即時的なグラフ学習モデル選択のための今後の研究方向を示唆している。

GLEMOS は、グラフ学習モデルの即時選択に関する重要な問題に取り組むための包括的なベンチマーク環境を提供する。

Stats

グラフ学習タスクにおいて、最高のモデルパフォーマンスは以下のようになる:
リンク予測:
AUC = 0.875
MRR = 0.371
NDCG@1 = 0.969
ノード分類:
AUC = 0.772
MRR = 0.181
NDCG@1 = 0.916

Quotes

"グラフ学習モデルの選択は重要な課題であり、GLEMOS は即時的なグラフ学習モデル選択を可能にする包括的なベンチマークを提供する。"
"GLEMOS は、グラフ学習モデルの即時選択に関する重要な問題に取り組むための包括的なベンチマーク環境を提供する。"

Key Insights Distilled From

GLEMOS

by Namyong Park... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01578.pdf

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