A caccia di nodi che cambiano etichetta: un framework attento ai cambiamenti per la classificazione dei nodi nei grafi dinamici

Abstract degli autori

Nei sistemi reali, le entità spesso evolvono nel tempo: gli utenti cambiano le proprie abitudini di consumo delle informazioni, i ricercatori passano da un campo all’altro e le imprese attraversano diversi stati di rischio finanziario. Quando questi sistemi sono rappresentati come grafi dinamici, tali transizioni corrispondono a nodi la cui etichetta di classe cambia tra due istantanee consecutive: li chiamiamo shifter. Classificare correttamente gli shifter è spesso più importante che classificare i nodi stabili, le cui etichette persistono, perché individuare queste transizioni consente di intervenire tempestivamente nei contesti in cui la posta in gioco è alta. Eppure, individuiamo un limite sistematico in tutte le principali architetture di reti neurali per grafi dinamici: le prestazioni sugli shifter sono costantemente inferiori a quelle sui nodi stabili, con errori concentrati sull’etichetta precedente. La nostra analisi strutturale riconduce questo limite all’inerzia degli embedding: l’aggregazione delle informazioni dai nodi vicini mantiene le rappresentazioni degli shifter ancorate al centroide della classe precedente. L’effetto è più forte proprio nei casi in cui è più difficile correggerlo, ossia per gli shifter i cui nodi vicini restano allineati con la classe precedente. Sulla base di questa osservazione, proponiamo CHASE, un framework indipendente dal modello che tiene conto dei cambiamenti nei nodi che cambiano classe e che integra in qualsiasi rete neurale per grafi dinamici componenti mirati a rilevare i cambiamenti di etichetta e a sostituire i segnali ormai obsoleti provenienti dai nodi vicini. CHASE migliora costantemente le prestazioni sugli shifter in tutti i modelli e dataset testati (con miglioramenti fino al 114,9% nell’accuratezza e al 202,5% nel punteggio F1), preservando al contempo le prestazioni sui nodi stabili. Mettiamo inoltre a disposizione tre benchmark di grafi dinamici con etichette che cambiano naturalmente, colmando una lacuna nelle risorse esistenti. Il codice sorgente è disponibile all’indirizzo https://github.com/jhkim611/CHASE