Partiendo de la base establecida en el artículo Rossi et al. (2020) y aprovechando el repositorio correspondiente disponible en https://github.com/twitterresearch/tgn, este trabajo consiste en una evaluación experimental exhaustiva del marco de trabajo de la Red de Grafos Temporales (TGN) tal y como se delinea en el estudio referenciado. Esta evaluación es polifacética e incluye no sólo la repetición y el análisis de los experimentos originales, sino también un examen crítico de las futuras líneas de investigación propuestas en este.
Como introducción, se ofrece una visión general de los grafos. Esto incluye un análisis detallado de los distintos tipos de grafos, los problemas de predicción asociados a ellos y las metodologías empleadas para resolverlos. Esta visión general pretende dotar al lector de un conocimiento profundo de los conceptos y retos fundamentales de la teoría de grafos, así como de las estrategias empleadas para resolver los problemas de predicción relacionados.
Para completar la contextualización de este trabajo, se dedica un capítulo a los trabajos previos. Este capítulo explora las primeras aplicaciones de los métodos de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales, en el contexto del trabajo con grafos. Presenta una visión general de algunos de los artículos más influyentes y de las soluciones comúnmente adoptadas en este ámbito, proporcionando una perspectiva histórica y una comprensión fundacional de los avances que han dado forma a las metodologías actuales como la que es objeto a estudio en este trabajo.
Una vez contextualizada la aplicación de las redes neuronales a las estructuras de grafos, se presenta en detalle el funcionamiento del modelo TGN propuesto por Rossi et al. (2020). Este capítulo incluye una explicación exhaustiva del flujo operativo del modelo, sus diversos módulos, los métodos de entrenamiento empleados y los conjuntos de datos utilizados. Esta presentación detallada tiene por objeto proporcionar una comprensión completa del modelo TGN, destacando su diseño, funcionalidad y las consideraciones prácticas que implica su aplicación.
Además de este análisis fundacional, el trabajo se extiende para incorporar nuevas vías de investigación que han surgido en la literatura más reciente relacionada con las redes de grafos temporales. Al sintetizar las ideas de estos estudios contemporáneos, pretendemos identificar posibles metodologías que podrían mejorar aún más el rendimiento y la aplicabilidad de la TGN.
El alcance del estudio incluye una investigación detallada de varias modificaciones arquitectónicas, técnicas de optimización y metodologías alternativas para la selección temporal de vecinos. Mediante pruebas rigurosas de estos diferentes enfoques, se evaluará su impacto en la eficiencia, precisión y velocidad de cálculo del modelo.
ABSTRACT
Building on the foundation established in the article Rossi et al. (2020) and taking advantage of the corresponding repository available at https://github.com/twitterresearch/tgn, this work consists of a comprehensive experimental evaluation of the Temporal Graph Network (TGN) framework as delineated in the referenced study. This evaluation is multifaceted and includes not only the repetition and analysis of the original experiments, but also a critical examination of the future lines of research proposed in this one.
As an introduction to this paper, an overview of networks is given. This includes a detailed analysis of the different types of graphs, the prediction problems associated with them and the methodologies used to solve them. This overview is intended to provide the reader with a thorough understanding of the fundamental concepts and challenges of graph theory, as well as the strategies employed to solve the related prediction problems.
To complete the contextualization of this work, a chapter is devoted to previous work. This chapter explores early applications of machine learning methods, in particular neural networks, in the context of working with graphs. It presents an overview of some of the most influential papers and commonly adopted solutions in this area, providing a historical perspective and a foundational understanding of the advances that have shaped current methodologies such as the one under study in this paper.
Once the application of neural networks to graph structures has been contextualized, the operation of the TGN model proposed by Rossi et al. (2020) is presented in detail. This chapter includes a comprehensive explanation of the operational flow of the model, its various modules, the training methods employed and the data sets used. This detailed presentation is intended to provide a thorough understanding of the TGN model, highlighting its design, functionality, and the practical considerations involved in its application.
In addition to this foundational analysis, the paper extends to incorporate new avenues of research that have emerged in the more recent literature related to temporal graph networks. By synthesizing insights from these contemporary studies, we aim to identify possible methodologies that could further enhance the performance and applicability of TGN.
The scope of this study includes a detailed investigation of various architectural modifications, optimization techniques, and alternative methodologies for temporal neighbor selection. Through rigorous testing of these different approaches, their impact on model efficiency, accuracy and computational speed will be evaluated.
Partiendo de la base establecida en el artículo Rossi et al. (2020) y aprovechando el repositorio correspondiente disponible en https://github.com/twitterresearch/tgn, este trabajo consiste en una evaluación experimental exhaustiva del marco de trabajo de la Red de Grafos Temporales (TGN) tal y como se delinea en el estudio referenciado. Esta evaluación es polifacética e incluye no sólo la repetición y el análisis de los experimentos originales, sino también un examen crítico de las futuras líneas de investigación propuestas en este.
Como introducción, se ofrece una visión general de los grafos. Esto incluye un análisis detallado de los distintos tipos de grafos, los problemas de predicción asociados a ellos y las metodologías empleadas para resolverlos. Esta visión general pretende dotar al lector de un conocimiento profundo de los conceptos y retos fundamentales de la teoría de grafos, así como de las estrategias empleadas para resolver los problemas de predicción relacionados.
Para completar la contextualización de este trabajo, se dedica un capítulo a los trabajos previos. Este capítulo explora las primeras aplicaciones de los métodos de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales, en el contexto del trabajo con grafos. Presenta una visión general de algunos de los artículos más influyentes y de las soluciones comúnmente adoptadas en este ámbito, proporcionando una perspectiva histórica y una comprensión fundacional de los avances que han dado forma a las metodologías actuales como la que es objeto a estudio en este trabajo.
Una vez contextualizada la aplicación de las redes neuronales a las estructuras de grafos, se presenta en detalle el funcionamiento del modelo TGN propuesto por Rossi et al. (2020). Este capítulo incluye una explicación exhaustiva del flujo operativo del modelo, sus diversos módulos, los métodos de entrenamiento empleados y los conjuntos de datos utilizados. Esta presentación detallada tiene por objeto proporcionar una comprensión completa del modelo TGN, destacando su diseño, funcionalidad y las consideraciones prácticas que implica su aplicación.
Además de este análisis fundacional, el trabajo se extiende para incorporar nuevas vías de investigación que han surgido en la literatura más reciente relacionada con las redes de grafos temporales. Al sintetizar las ideas de estos estudios contemporáneos, pretendemos identificar posibles metodologías que podrían mejorar aún más el rendimiento y la aplicabilidad de la TGN.
El alcance del estudio incluye una investigación detallada de varias modificaciones arquitectónicas, técnicas de optimización y metodologías alternativas para la selección temporal de vecinos. Mediante pruebas rigurosas de estos diferentes enfoques, se evaluará su impacto en la eficiencia, precisión y velocidad de cálculo del modelo.
ABSTRACT
Building on the foundation established in the article Rossi et al. (2020) and taking advantage of the corresponding repository available at https://github.com/twitterresearch/tgn, this work consists of a comprehensive experimental evaluation of the Temporal Graph Network (TGN) framework as delineated in the referenced study. This evaluation is multifaceted and includes not only the repetition and analysis of the original experiments, but also a critical examination of the future lines of research proposed in this one.
As an introduction to this paper, an overview of networks is given. This includes a detailed analysis of the different types of graphs, the prediction problems associated with them and the methodologies used to solve them. This overview is intended to provide the reader with a thorough understanding of the fundamental concepts and challenges of graph theory, as well as the strategies employed to solve the related prediction problems.
To complete the contextualization of this work, a chapter is devoted to previous work. This chapter explores early applications of machine learning methods, in particular neural networks, in the context of working with graphs. It presents an overview of some of the most influential papers and commonly adopted solutions in this area, providing a historical perspective and a foundational understanding of the advances that have shaped current methodologies such as the one under study in this paper.
Once the application of neural networks to graph structures has been contextualized, the operation of the TGN model proposed by Rossi et al. (2020) is presented in detail. This chapter includes a comprehensive explanation of the operational flow of the model, its various modules, the training methods employed and the data sets used. This detailed presentation is intended to provide a thorough understanding of the TGN model, highlighting its design, functionality, and the practical considerations involved in its application.
In addition to this foundational analysis, the paper extends to incorporate new avenues of research that have emerged in the more recent literature related to temporal graph networks. By synthesizing insights from these contemporary studies, we aim to identify possible methodologies that could further enhance the performance and applicability of TGN.
The scope of this study includes a detailed investigation of various architectural modifications, optimization techniques, and alternative methodologies for temporal neighbor selection. Through rigorous testing of these different approaches, their impact on model efficiency, accuracy and computational speed will be evaluated. Read More
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