Abstrakt. Syftet med länk förutsägelse är att förutse anslutningar som sannolikt kommer att inträffa i framtiden, baserat på exempel på tidigare observerade länkar. En viktig insikt är att det är användbart att explicit modellera nätverksdynamik, hur ofta länkar skapas eller förstörs när länk förutsägelser. I detta dokument introducerar vi en ny övervakad länk förutsägelse ram, RPM (Rate Prediction Model). Utöver åtgärder för nätlikviditet använder RPM den förväntade frekvensen av länkmodifieringar, modellerade med hjälp av tidsseriedata; det genomförs i Spark-ML och tränas med den ursprungliga länkdistributionen, snarare än en liten balanserad delmängd. Vi jämför användningen av denna nätverksdynamik modell för att direkt skapa tidsserier av nätverk likhet åtgärder. Våra experiment visar att RPM, som utnyttjar förväntade hastigheter, överträffar användningen av nätlika mått, antingen individuellt eller inom en tidsserie.
I tidigare arbete införde vi en hastighetsförutsägelse modell REF som använder tidsserier för att förutsäga graden av länkbildning.
Leveraging Network Dynamics for Improved Link Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}