Wikipedia är det största monolitiska arkivet för mänsklig kunskap. Förutom sin stora storlek representerar den ett nytt encyklopediskt paradigm genom att koppla samman artiklar genom hyperlänkar. Men eftersom dessa länkar skapas av mänskliga författare, länkar man skulle förvänta sig att se saknas ofta. Målet med detta arbete är att upptäcka sådana luckor automatiskt. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att öka strukturen för hyperlänkade dokumentsamlingar som Wikipedia. Det kräver inte att någon manuellt definierade funktioner från artikeln extraheras. Istället är det baserat på huvudkomponentanalys, en välgrundad matematisk generaliseringsteknik, och förutsäger nya länkar enbart baserat på den statistiska strukturen av grafen som bildas av de befintliga länkarna. Vår metod är inte beroende av artiklarnas textinnehåll; vi utnyttjar bara hyperlänkar. En användarutvärdering av vår teknik visar att den förbättrar kvaliteten på topplänkförslag över toppmoderna och att de bästa förutsagda länkarna är betydligt mer värdefulla än den "genomsnittliga" länken som redan finns i Wikipedia. Utöver länk förutsägelse, vår algoritm kan potentiellt användas för att peka ut ämnen en artikel missar att täcka och att kluster artiklar semantiskt.
Väst och al. I REF föreslogs en metod baserad på huvudkomponentanalys av hyperlänkad adjakensmatrisen.
Completing wikipedia's hyperlink structure through dimensionality reduction
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}