Nätverk och länkade data har blivit ganska vanligt förekommande under de senaste åren på grund av att webb- och sociala medietillämpningar är allmänt förekommande, och att de i sig är nätverksorienterade. Sådana nätverk är massiva, dynamiska, innehåller en hel del innehåll, och kan utvecklas över tiden i termer av den underliggande strukturen. I detta dokument kommer vi att studera problemet med en dynamisk kopplingsslutsats i tidsbundna och heterogena informationsnät. Problemet med dynamisk länkslutledning är extremt utmanande i massiva och heterogena informationsnätverk på grund av de utmaningar som är förknippade med nätverkets dynamiska karaktär och de olika typerna av noder och attribut i det. Både topologi och typinformation måste användas effektivt för länkslutprocessen. Vi föreslår ett effektivt system på två nivåer som gör effektiva makro- och mikrobeslut för att kombinera struktur och innehåll på ett dynamiskt och tidskänsligt sätt. Kopplingarnas tidskänsliga karaktär utnyttjas för att göra en effektiv kopplingsförutsägelse. Vi illustrerar effektiviteten i vår teknik över ett antal verkliga datamängder.
Aggarwal m.fl. REF tar itu med problemet med kopplingsprognoser i både dynamiska och heterogena informationsnätverk med hjälp av en dynamisk klusterstrategi tillsammans med innehållsbaserade och strukturella modeller.
On Dynamic Link Inference in Heterogeneous Networks
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}