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标签：关系深度学习×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
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15:07
6月9日
09:35
09:35arXiv cs.AI@Yao Cheng, Siqiang Luo
精选
关系深度学习（RDL）将关系数据库转换为异构图，但直接从数据库模式导出的图往往不适合图神经网络（GNN）进行关系推理。研究发现，模式派生图存在两个系统性问题：信息过载和语义碎片化。理想的图不是原始模式，而是通过受控的结构适应得到的结果。性能取决于平衡两种操作：通过过滤缓解信息过载，以及通过注入修复语义碎片。基于这些发现，研究者开发了一个端到端的结构优化器，可自动调整关系图。在26个任务（分类、回归、推荐）上，优化后的图一致提升了准确率，同时常能降低推理成本。
论文图神经网络关系深度学习结构优化信息过载语义碎片化
推荐理由：做图神经网络或关系数据处理的团队，终于有了一个系统性的图结构优化方法，可以直接用在数据库到图的转换中，提升模型效果并节省计算资源。
原文
5月21日
12:05
12:05arXiv cs.LG@Yi Huang, Qingyun Sun, Jia Li, Xingcheng Fu, Jianxin Li
精选
关系深度学习（RDL）通过将关系数据库建模为图并应用图神经网络（GNN）进行端到端学习，但现有方法多依赖固定图结构，限制了表达能力。本文提出FROG框架，将关系结构学习转化为可学习的表角色建模问题，允许表作为节点和边参与消息传递，并设计角色驱动消息传递机制以捕捉关系语义。FROG还引入函数依赖约束，确保表与实体级别的表示一致性。实验表明，FROG在多个任务上超越现有方法，并揭示了表角色对下游任务的影响，为RDL的图构建提供了新见解。
论文关系深度学习图神经网络图结构学习关系数据库FROG
推荐理由：FROG解决了RDL中固定图结构无法优化的问题，做关系数据库和图神经网络结合的研究者可以直接用这个框架提升模型效果，值得深入阅读。
原文