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RelBench
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New attacks probe adversarial robustness of relational deep learning pipelines
研究人员开发了新的方法来测试关系深度学习（RDL）管道的对抗鲁棒性。RDL管道常用于关系数据库上的机器学习。这些管道将数据库编码为图，其中节点代表元组，边代表主键到外键的依赖关系，然后训练图神经网络。该研究关注的是一个白盒攻击者，他可以在遵守模式完整性约束的前提下，重构数据库中的外键引用。研究在RelBench rel-f1基准上评估了包括梯度引导变体在内的七种攻击启发式方法，结果表明，对于回归任务，基于梯度的攻击比分类任务更有效。
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新型混合模型利用大型语言模型和图神经网络增强关系数据库处理能力
研究人员开发了一种新颖的混合架构，该架构结合了经过微调的BART语言模型和基于GraphSAGE的图神经网络（GNN），以更好地处理关系数据库信息。该方法旨在克服传统方法压平数据库而丢失关键关系上下文的局限性。在RelBench基准测试上的实验表明，这种混合模型显著增强了BART的行嵌入，在特定任务上达到了67.40的具有竞争力的ROC-AUC，并缩小了与现有关系深度学习方法的性能差距。