Konforme Vorhersage auf zeitlichen Graphen

Die konforme Vorhersage hat sich als vielversprechender Ansatz zur Quantifizierung von Unsicherheiten in Graph Neural Networks (GNNs) etabliert. Besonders in hochriskanten Anwendungen ist die Zuverlässigkeit von GNNs von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel diskutieren wir die Anpassung der konformen Vorhersage an dynamische Graphen, die in der realen Welt häufig vorkommen.

Die bestehenden Methoden zur konformen Vorhersage konzentrieren sich überwiegend auf statische Graphen. Diese Herangehensweise vernachlässigt jedoch die zeitlichen Abhängigkeiten, die in der Struktur von Graphen, den Attributen der Knoten und den Grundwahrheiten bestehen. Diese Abhängigkeiten verletzen die grundlegende Annahme der Austauschbarkeit, die für die Standardmethoden der konformen Vorhersage entscheidend ist. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellen wir NCPNET vor, ein neuartiges End-to-End-Framework für konforme Vorhersagen, das speziell für zeitliche Graphen entwickelt wurde.

Herausforderungen der konformen Vorhersage in dynamischen Graphen

Die Herausforderungen ergeben sich aus der dynamischen Natur der Graphen. In vielen realen Anwendungen ändern sich die Graphstrukturen kontinuierlich, was bedeutet, dass die Beziehungen zwischen den Knoten und die Attribute über die Zeit variieren. Diese zeitlichen Abhängigkeiten führen zu statistischen Abdeckungsverletzungen, die die Zuverlässigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen können.

Methodik: NCPNET

NCPNET nutzt eine diffusionsbasierte Nicht-Konformitätsbewertung, um sowohl topologische als auch zeitliche Unsicherheiten innerhalb sich entwickelnder Netzwerke zu erfassen. Diese Methodik ermöglicht es, die konforme Vorhersage an dynamische Umgebungen anzupassen und somit die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Zusätzlich haben wir einen effizienzbewussten Optimierungsalgorithmus entwickelt, der den Prozess der konformen Vorhersage verbessert. Dieser Algorithmus trägt dazu bei, die Rechenleistung zu optimieren und die Abdeckungsverletzungen zu reduzieren.

Ergebnisse

Um die Wirksamkeit von NCPNET zu demonstrieren, wurden umfangreiche Experimente an verschiedenen realen zeitlichen Graphen durchgeführt, darunter WIKI, REDDIT, DBLP und das IBM Anti-Geldwäsche-Datenset. Die Ergebnisse zeigen, dass NCPNET eine garantierte Abdeckung in zeitlichen Graphen sicherstellt und die Größe der Vorhersagesätze um bis zu 31 % auf dem WIKI-Datensatz reduziert, was eine signifikante Verbesserung der Effizienz im Vergleich zu bestehenden Methoden darstellt.

Schlussfolgerung

Die Einführung von NCPNET stellt einen bedeutenden Fortschritt in der konformen Vorhersage für zeitliche Graphen dar. Die Fähigkeit, sowohl topologische als auch zeitliche Unsicherheiten zu berücksichtigen, eröffnet neue Möglichkeiten für die Anwendung von GNNs in dynamischen Umgebungen. Zukünftige Forschungen könnten sich darauf konzentrieren, die Methodik weiter zu verfeinern und neue Anwendungsfälle zu erkunden.

Quellenliste:

• Quelle: Non-exchangeable Conformal Prediction for Temporal Graph Neural Networks
• DOI: 10.48550/arXiv.2507.02151
• NCPNET GitHub Repository