Att förutse förekomsten av länkar är ett grundläggande problem i nätverken. I länken förutsägelse problem vi ges en ögonblicksbild av ett nätverk och vill dra slutsatsen vilka interaktioner mellan befintliga medlemmar sannolikt kommer att uppstå inom en nära framtid eller vilka befintliga interaktioner vi saknar. Även om detta problem har studerats ingående, är utmaningen med att effektivt kombinera information från nätverksstruktur med rik nod- och kantattributdata fortfarande till stor del öppen. Vi utvecklar en algoritm baserad på Supervised Random Walks som naturligt kombinerar informationen från nätverksstrukturen med nod- och kantnivåattribut. Vi uppnår detta genom att använda dessa attribut för att styra en slumpmässig gång på grafen. Vi formulerar en övervakad inlärning uppgift där målet är att lära sig en funktion som tilldelar styrkor till kanter i nätverket så att en slumpmässig gångare är mer benägna att besöka noderna till vilka nya länkar kommer att skapas i framtiden. Vi utvecklar en effektiv träningsalgoritm för att direkt lära oss egg strength estimation-funktionen. Våra experiment på Facebook sociala grafen och stora samarbetsnätverk visar att vår strategi överträffar state-of-theart oövervakade tillvägagångssätt samt tillvägagångssätt som är baserade på funktionsextraktion.
REF föreslog en övervakad slumpmässig gångalgoritm för att uppskatta styrkan i sociala länkar.
Supervised random walks: predicting and recommending links in social networks
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}