MetaPath2Vec++: avaliação experimental de hiperparâmetros na geração de embeddings em grafos (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: SALDANHA, ÁUREO APARECIDO BELIGOLLI - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Redes heterogêneas; Embeddings; Grafos
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho aborda o estudo das redes heterogêneas e a importância da geração de embeddings para a representação eficaz de grafos. Utilizando o modelo MetaPath2Vec++, o estudo explora o impacto de dois parâmetros: o comprimento da caminhada e o tamanho do contexto. O foco recai sobre a ausência de investigações empíricas detalhadas desses parâmetros no modelo MetaPath2Vec++. O comprimento da caminhada, que dita a extensão de passeios aleatórios nos grafos, e o tamanho do contexto, que define o número de nós vizinhos considerados durante o treinamento, são analisados quanto à sua influência na acurácia dos testes do modelo. A pesquisa emprega seis datasets heterogêneos da biblioteca PyTorch-Geometric, variando o comprimento da caminhada de 3 a 32 e o tamanho do contexto de 3 a 33, para determinar as configurações mais eficazes. A implementação do modelo MetaPath2Vec++ foi acompanhada de análises gráfica e estatísticas, percorrendo a construção de gráficos de contorno para visualização de tendências, a aplicação de regressão linear e polinomial para quantificar a relação entre os parâmetros do modelo e a acurácia dos testes, além da utilização da ANOVA para validar a significância estatística dessas relações. As análises revelam variações expressivas na correlação entre os parâmetros e a acurácia em diferentes conjuntos de dados, evidenciando que certas combinações de comprimento da caminhada e tamanho do contexto otimizam a acurácia do teste, mas com variações na localização e amplitude dessas zonas ótimas entre os datasets. Os resultados sublinham a importância de ajustes específicos do modelo MetaPath2Vec++ para cada conjunto de dados a fim de alcançar resultados mais robustos. Destaca-se a necessidade de aprimoramentos nas técnicas de análise para uma compreensão mais abrangente e precisa da acurácia de teste em em função de sua peculiaridade. A adoção de métodos estatísticosmais elaborados é recomendável igualmente como incrementar o número de épocas e ampliar a faixa de variação dos hiperparâmetros. Reiterando, é recomendável uma abordagem customizada para cada dataset, considerando suas características únicas, incluindo a exploração de diferentes configurações de meta-caminhos.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
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ABNT
SALDANHA, Aureo Aparecido Beligolli. MetaPath2Vec++: avaliação experimental de hiperparâmetros na geração de embeddings em grafos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a31b736c-86bb-471f-82e8-9e9036d8ef87/Aureo%20Aparecido%20Beligolli%20Saldanha.pdf. Acesso em: 29 abr. 2024. -
APA
Saldanha, A. A. B. (2023). MetaPath2Vec++: avaliação experimental de hiperparâmetros na geração de embeddings em grafos (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a31b736c-86bb-471f-82e8-9e9036d8ef87/Aureo%20Aparecido%20Beligolli%20Saldanha.pdf -
NLM
Saldanha AAB. MetaPath2Vec++: avaliação experimental de hiperparâmetros na geração de embeddings em grafos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a31b736c-86bb-471f-82e8-9e9036d8ef87/Aureo%20Aparecido%20Beligolli%20Saldanha.pdf -
Vancouver
Saldanha AAB. MetaPath2Vec++: avaliação experimental de hiperparâmetros na geração de embeddings em grafos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a31b736c-86bb-471f-82e8-9e9036d8ef87/Aureo%20Aparecido%20Beligolli%20Saldanha.pdf
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