Real-world applications often combine learning and optimization problems on graphs. For instance, our objective may be to cluster the graph in order to detect meaningful communities (or solve other common graph optimization problems such as facility location, maxcut, and so on). However, graphs or related attributes are often only partially observed, introducing learning problems such as link prediction which must be solved prior to optimization. We propose an approach to integrate a differentiable proxy for common graph optimization problems into training of machine learning models for tasks such as link prediction. This allows the model to focus specifically on the downstream task that its predictions will be used for. Experimental results show that our end-to-end system obtains better performance on example optimization tasks than can be obtained by combining state of the art link prediction methods with expert-designed graph optimization algorithms.


翻译:例如,我们的目标可能是将图表集中起来,以发现有意义的社区(或解决其他共同的图形优化问题,如设施位置、最大值等等),然而,图表或相关属性往往只被部分观察到,引入了连接预测等学习问题,在优化前必须加以解决。我们建议了一种方法,将通用图形优化问题的不同替代物纳入链接预测等任务的机器学习模型的培训中。这样,模型就可以具体侧重于其预测将用于的下游任务。实验结果显示,我们的端到端系统在实例优化任务上取得了比通过将艺术状态的连接预测方法与专家设计的图形优化算法相结合所能取得的更好的业绩。

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