Edge2Node: Reduzierung der Kantenprognose auf Knotenklassifizierung

Trotz des Erfolgs von Graph-Neural-Network-Modellen bei der Knotenklassifikation bleibt die Kantenprognose (die Aufgabe, fehlende oder potenzielle Verbindungen zwischen Knoten in einem Graphen vorherzusagen) ein herausforderndes Problem für diese Modelle. Ein gängiger Ansatz für die Kantenprognose besteht darin, zunächst die Einbettungen zweier Knoten zu erhalten und anschließend eine vordefinierte Bewertungsfunktion zur Vorhersage der Existenz einer Kante zwischen den beiden Knoten zu verwenden. Hier stellen wir eine vorläufige Idee namens Edge2Node vor, die vorschlägt, direkt eine Einbettung für jede Kante zu erzeugen, ohne dass eine Bewertungsfunktion erforderlich ist. Diese Idee zielt darauf ab, einen neuen Graphen H basierend auf dem gegebenen Graphen G für die Kantenprognose-Aufgabe zu erstellen und dann das Problem der Kantenprognose in G auf ein Problem der Knotenklassifikation in H zurückzuführen. Wir erwarten, dass diese einführende Methode weitere Untersuchungen zur Kantenprognose-Aufgabe anregen könnte.