# Extraction Verification: Reviving_Life_on_the_Edge_Joint_Score_Based_Graph_Generation_of_Rich_Edge_Attributes_parsed

## METADATA
**Title:** Informasi tidak tersedia
**Keywords:** score-based models, graph generation, edge attributes, stochastic differential equations

---

## PILLARS

### BACKGROUND
Dilatarbelakangi oleh keterbatasan formulasi graf beratribut yang hanya mengaitkan atribut pada simpul, meninggalkan sisi tanpa atribut tambahan selain matriks ketetanggaan. Urgensi kajian ini berfokus pada tugas kritis di mana atribut sisi dominan, seperti dalam pemodelan proses keputusan Markov, yang memerlukan generasi graf dengan informasi lebih kaya. Penelitian terdahulu seperti GDSS (Jo et al., 2022) tidak menangani atribut sisi secara komprehensif, sehingga diperlukan pendekatan baru untuk mengatasi celah ini.

### METHODOLOGY
Mengadopsi pendekatan joint Stochastic Differential Equation (SDE) untuk mengode distribusi graf melalui evolusi atribut simpul dan sisi secara bersamaan. Rancang bangun eksperimental menggunakan modul perhatian (attention) yang menggabungkan informasi simpul, sisi, dan ketetanggaan untuk memaksimalkan interaksi antarkomponen graf. Model dilatih dengan optimizer Adam, proses difusi VP, dan 1000 langkah sampling. Evaluasi dilakukan pada dataset sintetis MDP dan real-world traffic generation dengan metrik kuantitatif seperti homogenitas dan validitas solusi.

### GAP
Meninggalkan celah pada pendekatan terdahulu yang memisahkan penyelesaian untuk sisi dan simpul (seperti GDSS), yang menghasilkan solusi sub-optimal dalam mengkodekan graf tertentu. Belum dieksplorasi secara mendalam penggunaan atribut sisi berkelipatan pada graf, terutama dalam konteks proses keputusan Markov yang memerlukan probabilitas kontinu pada sisi. Keterbatasan utama terletak pada kurangnya penanganan atribut sisi sebagai komponen kritis dalam generasi graf yang memerlukan ekspresivitas tinggi.

### OBJECTIVE
Bertujuan secara spesifik untuk memitigasi kelemahan pendekatan terdahulu dengan mengusulkan model joint SDE yang secara bersamaan memproses atribut simpul dan sisi. Berfokus pada evaluasi komprehensif terhadap generasi atribut sisi melalui tiga tujuan utama: (1) menunjukkan ketidakefektifan modifikasi incremental pada GDSS, (2) memperkenalkan dataset sintetis MDP baru untuk pengujian, dan (3) mengevaluasi kualitas estimasi skor serta kontribusi komponen model melalui ablasi.

### FUTUREWORK
*KOSONG (LLM mengembalikan string kosong)*
