Enhancing Expressive Power of Graph Neural Networks for Link Predictionby A Scalar Bias Term

長谷川 貴大

（指導教員：鈴木 大慈 准教授／ 数理情報第6研究室）

研究概要

グラフニューラルネットワークを用いたリンク予測における既存手法の理論的限界を導出し、それを克服するモデルを提案し、SOTAを達成した。さらに、企業間取引関係の時系列予測に応用し、既存手法を上回る制度を達成した。

提案手法によるリンク予測の精度

卒論の感想

経済データへの応用に主眼を置きつつ、試行錯誤の過程で得た知見を理論的に研究することもできました。研究の方向性を示していただいた鈴木先生には大変感謝しています。