Toward Practical Entity Alignment Method Design: Insights from New Highly Heterogeneous Knowledge Graph Datasets

要約

ナレッジ グラフ アプリケーションの隆盛により、KG 全体でのエンティティ アラインメント (EA) の必要性が高まっています。
ただし、実際の KG の異質性は、異なるスケール、構造、限定された重複エンティティによって特徴付けられ、既存の EA データセットの異質性を大幅に上回っています。
この不一致は、現在の EA データセットにおける過度に単純化された不均一性を浮き彫りにし、最近の EA 手法によって達成された進歩を完全に理解することを妨げています。
この論文では、特に高度に異質な KG (HHKG) のアライメントに焦点を当てて、実際の環境における EA 法のパフォーマンスを研究します。
まず、現在のデータセットの過度に単純化された異質性設定に対処し、実際の EA シナリオを厳密に模倣する 2 つの新しい HHKG データセットを提案します。
次に、これらのデータセットに基づいて、これまでの代表的な EA 手法を評価するために広範な実験を実施します。
私たちの調査結果は、HHKG を調整する際に、メッセージ受け渡しや集約メカニズムを通じて貴重な構造情報を利用することはほとんどできないことを明らかにしています。
この現象は、既存の EA 手法、特に GNN に基づく手法のパフォーマンスの低下につながります。
これらの発見は、すべての EA データセットに対する万能薬としての GNN ベースの手法の従来の適用に関連する潜在的な問題を明らかにします。
したがって、これらの観察を踏まえ、実際のシナリオにおいてどの EA 方法論が真に有益であるかを解明するために、シンプルだが効果的なアプローチである Simple-HHEA を実装することで詳細な分析を行います。
この方法では、エンティティ名、構造、時間情報を適切に統合して、HHKG によってもたらされる課題に対処します。
私たちの実験結果は、実際の将来の EA モデル設計の鍵は、さまざまな情報品質条件に対する適応性と効率性、および HHKG 全体のパターンを捕捉する能力にあると結論付けています。

要約(オリジナル)

The flourishing of knowledge graph applications has driven the need for entity alignment (EA) across KGs. However, the heterogeneity of practical KGs, characterized by differing scales, structures, and limited overlapping entities, greatly surpasses that of existing EA datasets. This discrepancy highlights an oversimplified heterogeneity in current EA datasets, which obstructs a full understanding of the advancements achieved by recent EA methods. In this paper, we study the performance of EA methods in practical settings, specifically focusing on the alignment of highly heterogeneous KGs (HHKGs). Firstly, we address the oversimplified heterogeneity settings of current datasets and propose two new HHKG datasets that closely mimic practical EA scenarios. Then, based on these datasets, we conduct extensive experiments to evaluate previous representative EA methods. Our findings reveal that, in aligning HHKGs, valuable structure information can hardly be exploited through message-passing and aggregation mechanisms. This phenomenon leads to inferior performance of existing EA methods, especially those based on GNNs. These findings shed light on the potential problems associated with the conventional application of GNN-based methods as a panacea for all EA datasets. Consequently, in light of these observations and to elucidate what EA methodology is genuinely beneficial in practical scenarios, we undertake an in-depth analysis by implementing a simple but effective approach: Simple-HHEA. This method adaptly integrates entity name, structure, and temporal information to navigate the challenges posed by HHKGs. Our experiment results conclude that the key to the future EA model design in practice lies in their adaptability and efficiency to varying information quality conditions, as well as their capability to capture patterns across HHKGs.

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