Låga matriser approximationer har använts i länk förutsägelse för nätverk, som vanligtvis är globala optimala metoder och brist på att använda den lokala informationen. Blockstrukturen är en viktig lokal egenskap hos matriser: enheter i samma block har liknande värden, vilket innebär att länkar är mer sannolikt att hittas inom täta block. Vi använder denna insikt för att ge en probabilistisk latent variabel modell för att hitta saknade länkar genom konvex icke-negativ matris factorization med blockdetektion. Experimenten visar att denna metod ger bättre förutsägelsenoggrannhet än enbart den ursprungliga metoden. Olika från den ursprungliga låggradiga matriser approximationer metoder för länk förutsägelse, den gleshet av lösningar är i enlighet med den glesa egenskapen för de flesta verkliga komplexa nätverk. Skalning till massiv storlek nätverk, använder vi blocket information kartlägga matriser på distribuerade arkitekturer och ge en uppdelning-och-konquer förutsägelse metod. Experimenten visar att det ger bättre resultat än vanliga grannar metod när nätverken har ett stort antal saknade länkar.
Dong m.fl. REF försökte hitta felande länkar genom konvex icke-negativ matris factorization med blockdetektion.
Link Prediction via Convex Nonnegative Matrix Factorization on Multiscale Blocks
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}