Sammanfattning av denna webbsida: Länkförutsägelse är en uppgift som förutsäger om det finns en länk mellan två noder i ett nätverk. Traditionella länk förutsägelser metoder som antar handgjorda funktioner (såsom vanliga grannar) som länkens formningsmekanism är inte universella. Andra populära metoder tenderar att lära sig länkens representation, men de kan inte representera länken fullt ut. I detta dokument föreslår vi Edge-Nodes Representation Neural Machine (ENRNM), en ny metod som kan lära sig rikliga topologiska funktioner från nätverket som länkens representation för att främja bildandet av länken. ENRNM lär sig länkens formningsmekanism genom att kombinera representationen av kanten och representationerna av noderna på de två sidorna av kanten som länkens fullständiga representation. För att förutsäga länkens existens tränar vi ett helt sammankopplat neuralt nätverk som kan lära sig meningsfulla och rikliga mönster. Vi bevisar att egenskaperna i kant och två noder har samma betydelse i länkens formation. Omfattande experiment utförs på åtta nätverk, experimentresultat visar att metoden ENRNM inte bara överstiger massor av toppmoderna länk förutsägelsemetoder utan också presterar mycket bra på olika nätverk med olika strukturer och egenskaper.
Xu och al. Föreslagna EdgeNodes Representation Neural Machine (ENRNM) i REF för länk förutsägelse genom att fånga de rikliga topologiska funktioner i nätverket.
Edge-Nodes Representation Neural Machine for Link Prediction
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}