PLACE: Un Framework di Apprendimento tramite Prompt per la Ricerca di Comunità Attribuite
Un nuovo framework chiamato PLACE (Prompt Learning for Attributed Community Search) è stato introdotto dai ricercatori per la ricerca di comunità attribuite (ACS). Ispirandosi alle tecniche di prompt-tuning nel processamento del linguaggio naturale (NLP), PLACE incorpora token di prompt strutturali e apprendibili nel grafo, fungendo da strumento di raffinamento dipendente dalla query e creando un grafo potenziato da prompt. Questi token appresi migliorano le relazioni tra i nodi del grafo rilevanti per la query, consentendo a una rete neurale grafica (GNN) di rilevare più efficacemente i pattern di coesione strutturale e somiglianza degli attributi. Un approccio di addestramento alternato ottimizza simultaneamente i parametri del prompt e la GNN, mentre un metodo divide-et-impera migliora la scalabilità per grafi con milioni di nodi. La ricerca è disponibile su arXiv con ID 2507.05311.
Fatti principali
- 1. PLACE sta per Prompt Learning for Attributed Community Search.
- 2. È un framework di apprendimento tramite prompt per grafi per ACS.
- 3. Il framework è ispirato al prompt-tuning in NLP.
- 4. Token di prompt apprendibili vengono inseriti nel grafo.
- 5. Il grafo potenziato da prompt raffina le connessioni dipendenti dalla query.
- 6. Un paradigma di addestramento alternato ottimizza congiuntamente i parametri del prompt e la GNN.
- 7. Una strategia divide-et-impera migliora la scalabilità a grafi di milioni di nodi.
- 8. L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2507.05311.
Entità
Istituzioni
- arXiv