Abstrakt. Traditionella länk förutsägelse tekniker fokuserar främst på effekten av potentiella kopplingar på det lokala nätverket grannskapet eller vägar mellan noder. I den här artikeln studerar vi både övervakade och oövervakade länkförutsägelser i nätverk där fall samtidigt kan tillhöra flera samhällen och skapa olika typer av samarbeten. Länkar i dessa nätverk uppstår av heterogena orsaker, vilket begränsar prestandan hos prediktorer som behandlar alla länkar homogent. För att lösa detta problem, vi införa en ny övervakad länk förutsägelse ram, Link Prediction med hjälp av sociala funktioner (LPSF ), som innehåller en omviktning system för nätverket baserat på noder funktioner extraheras från mönster av framträdande interaktioner över nätverket. Experiment på samförfattarnätverk visar att valet för att mäta länkvikter kan vara avgörande för länkförutsägelseuppgiften. Vår föreslagna omviktningsmetod i LPSF uttrycker bättre det inneboende förhållandet mellan noder och förbättrar prediktionsnoggrannheten för övervakade länk förutsägelser tekniker. Vi jämför också den oövervakade prestandan hos de enskilda funktioner som används inom LPSF med två nya diffusionsbaserade metoder: LPDP (Link Prediction using Diffusion Process) och LPDM (Link Prediction using Diffusion Maps). Experiment visar att LPDP kan identifiera liknande nodpar, även långt borta sådana, som är anslutna av svaga band i samförfattarnätverket med hjälp av diffusionsprocessen; omviktning av nätverket har dock liten inverkan på förutsägelsens prestanda.
Wang och Suktackar REF främjade betydelsen av sociala funktioner i både övervakade och oövervakade länk förutsägelser; sociala funktioner syftar till att uttrycka gemenskap medlemskap i noder och kan användas för att konstruera alternativa avståndsmått.
Link Prediction in Heterogeneous Collaboration Networks
{'venue': 'Social Network Analysis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}