Abstrakt. Vi föreslår att man löser problemet med länkförutsägelse i grafer med hjälp av en övervakad matrisfaktoriseringsmetod. Modellen lär sig latenta funktioner från den topologiska strukturen i en (eventuellt riktad) graf, och visas göra bättre förutsägelser än populära oövervakade poäng. Vi visar hur dessa latenta funktioner kan kombineras med valfria explicita funktioner för noder eller kanter, vilket ger bättre prestanda än att enbart använda någon typ av funktion. Slutligen föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att ta itu med problemet med obalans i klassen som är vanligt i samband med förutsägelser genom att direkt optimera för en rankning förlust. Vår modell är optimerad med stokastisk lutning nedstigning och skalor till stora grafer. Resultaten från flera datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
För en lösning med hjälp av en regulariserad matris factorization av adjacency matris av grafen för att lära sig latenta funktioner med hjälp av stokastisk lutning nedstigning, hänvisar till REF.
Link Prediction via Matrix Factorization
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}