HeteroSample: Meta-path Guided Sampling for Heterogeneous Graph Representation Learning

要約

モノのインターネット (IoT) の急速な拡大により、デバイス、センサー、システム間の複雑な相互作用を捉える膨大な異種グラフが作成されました。
スマート シティ、産業用 IoT、インテリジェント交通システムなどの IoT シナリオで洞察を得るには、これらのグラフを効率的に分析することが重要です。
ただし、IoT によって生成されるデータの規模と多様性には大きな課題があり、既存の方法では、これらの複雑なグラフの構造的完全性と意味の豊かさを維持するのに苦労することがよくあります。
現在のアプローチの多くは、計算効率と生成される洞察の品質とのバランスを維持できず、IoT アプリケーションでの正確な意思決定に必要な重要な情報が失われる可能性があります。
HeteroSample を紹介します。HeteroSample は、IoT 関連グラフの構造的完全性、ノードとエッジの種類の分布、セマンティック パターンを維持することで、これらの課題に対処するように設計された新しいサンプリング手法です。
HeteroSample は、新しいトップリーダーの選択、バランスのとれた近傍拡張、およびメタパスに基づくサンプリング戦略を組み込むことによって機能します。
重要なアイデアは、メタパスによってエンコードされた固有の異種構造と意味関係を活用して、サンプリング プロセスをガイドすることです。
このアプローチにより、計算オーバーヘッドを大幅に削減しながら、結果として得られるサブグラフが元のデータを表すことが保証されます。
広範な実験により、HeteroSample が最先端の手法より優れたパフォーマンスを発揮し、リンク予測やノード分類などのタスクで最大 15% 高い F1 スコアを達成しながら、実行時間を 20% 削減できることが実証されています。これらの利点により、HeteroSample はスケーラブルで革新的なツールとなっています。
正確な IoT アプリケーションにより、複雑な IoT システムのより効果的かつ効率的な分析が可能になり、最終的にはスマート シティ、産業用 IoT などの進歩を推進します。

要約(オリジナル)

The rapid expansion of Internet of Things (IoT) has resulted in vast, heterogeneous graphs that capture complex interactions among devices, sensors, and systems. Efficient analysis of these graphs is critical for deriving insights in IoT scenarios such as smart cities, industrial IoT, and intelligent transportation systems. However, the scale and diversity of IoT-generated data present significant challenges, and existing methods often struggle with preserving the structural integrity and semantic richness of these complex graphs. Many current approaches fail to maintain the balance between computational efficiency and the quality of the insights generated, leading to potential loss of critical information necessary for accurate decision-making in IoT applications. We introduce HeteroSample, a novel sampling method designed to address these challenges by preserving the structural integrity, node and edge type distributions, and semantic patterns of IoT-related graphs. HeteroSample works by incorporating the novel top-leader selection, balanced neighborhood expansion, and meta-path guided sampling strategies. The key idea is to leverage the inherent heterogeneous structure and semantic relationships encoded by meta-paths to guide the sampling process. This approach ensures that the resulting subgraphs are representative of the original data while significantly reducing computational overhead. Extensive experiments demonstrate that HeteroSample outperforms state-of-the-art methods, achieving up to 15% higher F1 scores in tasks such as link prediction and node classification, while reducing runtime by 20%.These advantages make HeteroSample a transformative tool for scalable and accurate IoT applications, enabling more effective and efficient analysis of complex IoT systems, ultimately driving advancements in smart cities, industrial IoT, and beyond.

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