Även om de sociala nätverken och informationsnäten har blivit allestädes närvarande kvarstår utmaningen att samla in fullständiga nätdata. Många gånger den insamlade nätverksdata är ofullständig med noder och kanter saknas. Vanligen är det bara en del av nätet som kan observeras och vi skulle vilja dra slutsatsen att den del av nätet som inte är observerad. Vi tar itu med detta problem genom att studera problemet Nätverkskomplettering: Med tanke på ett nätverk med saknade noder och kanter, kan vi slutföra den saknade delen? Vi kastar problemet i Förväntning Maxibilisering (EM) ram där vi använder den observerade delen av nätverket för att passa en modell av nätverksstruktur, och sedan uppskattar vi den saknade delen av nätverket med hjälp av modellen, omskatta parametrarna och så vidare. Vi kombinerar EM med Kronecker grafer modell och designa en skalbar Metropolized Gibbs provtagningsmetod som gör det möjligt att uppskatta modellparametrar samt slutsatsen om saknade noder och kanter i nätverket. Experiment på syntetiska och flera verkliga nätverk visar att vår strategi effektivt kan återställa nätverket även när ungefär hälften av noderna i nätverket saknas. Vår algoritm överträffar inte bara klassiska länk-prediction tillvägagångssätt men också den toppmoderna Stochastic block modellering tillvägagångssätt. Dessutom skalar vår algoritm enkelt till nätverk med tiotusentals noder.
Kim och Leskovec REF tog itu med ett liknande problem, vad de kallade problemet med att fullborda nätet, som handlar om situationer där endast en del av nätverket observeras och den oobserverade delen måste härledas.
Network completion problem: Inferring missing nodes and edges in networks
{'venue': 'In SDM ’11', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}