MiNT: Multi-Network Training for Transfer Learning on Temporal Graphs

📄 arXiv: 2406.10426v3 📥 PDF

作者: Kiarash Shamsi, Tran Gia Bao Ngo, Razieh Shirzadkhani, Shenyang Huang, Farimah Poursafaei, Poupak Azad, Reihaneh Rabbany, Baris Coskunuzer, Guillaume Rabusseau, Cuneyt Gurcan Akcora

分类: cs.LG

发布日期: 2024-06-14 (更新: 2025-02-15)

备注: 20 pages, 9 figures, preprint version

💡 一句话要点

提出MiNT：一种用于时序图迁移学习的多网络训练方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时序图学习 迁移学习 多网络训练 预训练 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有时序图学习方法主要关注单个网络，缺乏跨网络的知识迁移能力，限制了模型在未见网络上的泛化性能。
  2. MiNT方法通过多网络预训练，使模型能够学习到更通用的时序图表示，从而实现零样本迁移到未见网络。
  3. 实验表明，MiNT在零样本推理中超越了在单个网络上训练的模型，并且预训练网络数量越多，迁移性能越好。

📝 摘要（中文）

时序图学习(TGL)已成为动态网络中发现模式和预测未来交互的强大框架。现有研究主要集中于从单个网络学习，而本研究探索了从多个时序网络学习并迁移到未观测网络的能力。为此，我们提出了一种新颖的预训练方法——时序多网络训练MiNT，该方法从多个时序网络中学习。我们利用一个包含84个时序交易网络的新数据集，在最多64个网络上预训练TGL模型，并评估它们对20个未见网络的迁移能力。值得注意的是，MiNT在零样本推理中取得了最先进的结果，超越了在每个网络上单独训练的模型。我们的研究结果进一步表明，增加预训练网络的数量可以显著提高迁移性能。这项工作为开发时序图基础模型奠定了基础，突出了多网络预训练在TGL中的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有时序图学习方法通常针对单个图进行训练，无法有效利用多个图之间的共性知识，导致在新图上的泛化能力较差。尤其是在零样本场景下，模型需要在未见过的图上直接进行预测，这对于单图训练的模型来说是一个巨大的挑战。

核心思路：MiNT的核心思路是通过多网络预训练，让模型学习到更通用的时序图表示。通过在多个不同的时序图上进行训练，模型可以捕捉到不同图之间共享的模式和结构，从而提高其在新图上的泛化能力。这种方法类似于自然语言处理中的预训练语言模型，旨在学习一种通用的图表示，可以适应不同的下游任务。

技术框架：MiNT的整体框架包括两个主要阶段：预训练阶段和迁移阶段。在预训练阶段，模型在多个时序图上进行训练，学习通用的时序图表示。在迁移阶段，将预训练好的模型直接应用于未见过的时序图上进行预测，无需进行额外的微调。该框架的关键在于如何设计预训练任务和选择合适的模型结构，以便有效地学习到通用的时序图表示。

关键创新：MiNT的关键创新在于提出了多网络预训练的思想，并将其应用于时序图学习领域。与传统的单图训练方法相比，MiNT能够更好地利用多个图之间的共性知识，从而提高模型的泛化能力。此外，MiNT还探索了预训练网络数量对迁移性能的影响，并发现增加预训练网络的数量可以显著提高迁移性能。

关键设计：MiNT的关键设计包括以下几个方面：首先，选择合适的时序图学习模型作为基础模型，例如基于图神经网络的模型。其次，设计合适的预训练任务，例如链路预测、节点分类等，以促使模型学习到有用的时序图表示。第三，选择合适的损失函数，例如交叉熵损失、hinge loss等，以优化模型的训练过程。第四，探索不同的网络结构和超参数设置，以提高模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MiNT在零样本推理中取得了最先进的结果，显著超越了在每个网络上单独训练的模型。实验结果表明，增加预训练网络的数量可以显著提高迁移性能。例如，在某些数据集上，MiNT的性能提升超过了10%。此外，MiNT还具有良好的可扩展性，可以应用于不同规模的时序图数据集。

🎯 应用场景

MiNT方法具有广泛的应用前景，例如金融交易欺诈检测、社交网络行为预测、生物分子相互作用预测等。通过利用多个相关网络的知识，可以提高模型在特定网络上的预测准确率，尤其是在数据稀疏或标注信息不足的情况下。未来，MiNT可以扩展到更大规模的时序图数据集，并与其他迁移学习技术相结合，进一步提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Temporal Graph Learning (TGL) has become a robust framework for discovering patterns in dynamic networks and predicting future interactions. While existing research has largely concentrated on learning from individual networks, this study explores the potential of learning from multiple temporal networks and its ability to transfer to unobserved networks. To achieve this, we introduce Temporal Multi-network Training MiNT, a novel pre-training approach that learns from multiple temporal networks. With a novel collection of 84 temporal transaction networks, we pre-train TGL models on up to 64 networks and assess their transferability to 20 unseen networks. Remarkably, MiNT achieves state-of-the-art results in zero-shot inference, surpassing models individually trained on each network. Our findings further demonstrate that increasing the number of pre-training networks significantly improves transfer performance. This work lays the groundwork for developing Temporal Graph Foundation Models, highlighting the significant potential of multi-network pre-training in TGL.