【NeurIPS 2021】神经Bellman-Ford网络:用于链路预测的一般图神经网络框架

链接预测是图的一项非常基础的任务。在传统路径学习方法的启发下，本文提出了一种通用的、灵活的基于路径的链接预测表示学习框架。具体来说，我们将节点对的表示定义为所有路径表示的广义和，每个路径表示都是路径中各边表示的广义乘积。受求解最短路径问题的Bellman-Ford算法的启发，我们证明了所提出的路径公式可以被广义Bellman-Ford算法有效地求解。为了进一步提高路径表示的能力，我们提出了神经BellmanFord网络(NBFNet)，这是一个通用的图神经网络框架，用于解决广义Bellman-Ford算法中使用学习算子的路径表示。NBFNet将广义Bellman-Ford算法参数化，采用3个神经单元，分别对应边界条件、乘法算子和求和算子。NBFNet是非常通用的，涵盖了许多传统的基于路径的方法，并且可以应用于同构图和多关系图(例如，知识图)在转换和归纳设置。在同构图和知识图谱上的实验表明，所提出的NBFNet在转导和归纳设置方面都大大优于现有方法，取得了最新的研究结果。

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