Bakgrund: Länkförutsägelse i biomedicinska grafer har flera viktiga tillämpningar, bland annat prediktering av läkemedelsinteraktioner (DTI), protein-proteininteraktion (PPI) och litteraturbaserad upptäckt (LBD). Det kan göras med hjälp av en klassificering för att mata ut sannolikheten för länkbildning mellan noder. Nyligen flera verk har använt neurala nätverk för att skapa nod representationer som tillåter rika ingångar till neurala klassificerare. Preliminära arbeten har utförts på detta område och lovande resultat har rapporterats. Men de använde inte realistiska inställningar som time-slicing, utvärdera prestanda med omfattande mätvärden eller förklara när eller varför neurala nätverk metoder överträffar varandra. Vi undersökte hur ingångar från fyra nodrepresentationsalgoritmer påverkar prestandan hos en neural länk prediktor på slumpmässiga och tidsstämplade biomedicinska grafer i verkliga storlekar (6 miljoner kanter) som innehåller information som är relevant för DTI, PPI och LBD. Vi jämförde prestandan hos neurala länken prediktor med de av etablerade baslinjer och rapportera prestanda över fem mätvärden. Resultat: I slumpmässiga och tidsfördelade experiment när neurala nätverk metoder kunde lära sig bra nod representationer och det fanns en försumbar mängd frånkopplade noder, dessa närmar sig överträffade baslinjerna. I den minsta grafen (med 15 000 kanter) och i större grafer med cirka 14 % bortkopplade noder, visade sig utgångsvärden som vanliga grannar vara ett berättigat val för länkförutsägelse. Vid låga recall nivåer ( och 0,3) tillvägagångssätten var mestadels lika, men på högre recall nivåer över alla noder och genomsnittliga prestanda vid enskilda noder, neurala nätverk metoder var överlägsen. Analys visade att neurala nätverk metoder fungerade bra på länkar mellan noder utan tidigare gemensamma grannar; potentiellt de mest intressanta länkar. Dessutom, medan neurala nätverk metoder drar nytta av stora mängder data, de kräver betydande mängder av beräkningsresurser för att utnyttja dem. Slutsatser: Våra resultat visar att när det finns tillräckligt med data för de neurala nätverksmetoderna att använda och det finns en försumbar mängd frånkopplade noder, dessa närmar sig överträffa baslinjerna. Vid låga recall-nivåer tillvägagångssätten är mestadels lika men på högre recall-nivåer och genomsnittliga prestanda vid enskilda noder, neurala nätverk metoder är överlägsna. Prestanda vid noder utan gemensamma grannar som tyder på mer oväntade och kanske mer användbara länkar förklarar detta.
I REF undersökte författarna hur grafen inbäddar algoritmer bidrar till att länka förutsägelse i biomedicinska nätverk.
Neural networks for link prediction in realistic biomedical graphs: a multi-dimensional evaluation of graph embedding-based approaches
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}