In this paper, we propose a Path-aware Siamese Graph neural network(PSG) for link prediction tasks. First, PSG captures both nodes and edge features for given two nodes, namely the structure information of k-neighborhoods and relay paths information of the nodes. Furthermore, a novel multi-task GNN framework with self-supervised contrastive learning is proposed for differentiation of positive links and negative links while content and behavior of nodes can be captured simultaneously. We evaluate the proposed algorithm PSG on two link property prediction datasets, ogbl-ddi and ogbl-collab. PSG achieves top 1 performance on ogbl-ddi until submission and top 3 performance on ogbl-collab. The experimental results verify the superiority of our proposed PSG


翻译:在本文中,我们提议建立一个 " 了解路径的Siamse Siamse图像神经网络 " (PSG)来进行连接预测任务。首先,PSG为特定两个节点,即各节点的K邻和中继路径信息的结构信息,捕捉节点和边缘特征。此外,还提议了一个具有自我监督对比学习的新型多任务GNN框架,以区分积极联系和消极联系,同时捕捉节点的内容和行为。我们评估了两个连接物产预测数据集的拟议算法PSG, ogbl-ddi和ogbl-collab。PSG在提交之前在ogbl-ddi上取得前一表现,在ogbl-collab上取得前三表现。实验结果证实了我们拟议PSG的优越性。

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