Förmågan att förutsäga kopplingar mellan dataobjekt är central för många datautvinningsuppgifter, såsom produktrekommendationer och analys av sociala nätverk. En omfattande litteratur har ägnats åt kopplingsförutsägelseproblemet antingen som ett implicit inbäddat problem i specifika tillämpningar eller som en generisk datautvinningsuppgift. Denna litteratur har mest antagit en statisk graf representation där en ögonblicksbild av nätverket analyseras för att förutsäga dolda eller framtida länkar. Denna representation är dock endast lämplig för att undersöka om en viss länk någonsin kommer att uppstå eller inte och gäller inte för många tillämpningar för vilka förutsägelsen om upprepade länkhändelser är av största intresse (t.ex. övervakning av kommunikationsnätverk). I detta dokument introducerar vi tidsserien länk förutsägelse problem, med hänsyn till tidsmässiga evolutioner av länkhändelser för att förutsäga länk förekomst sannolikheter vid en viss tidpunkt. Med hjälp av Enrons e-postdata och data från partikelfysik medförfattare har vi visat att tidsseriemodeller av enstaka länkhändelser uppnådde jämförbar länkförutsägelseprestanda med vanliga statiska graflänkförutsägelsealgoritmer. Dessutom gav kombinationen av algoritmer för statisk graflänkförutsägelse och tidsseriemodell avsevärt förbättrade förutsägelser än metoder för statisk graflänkförutsägelse, vilket visar den stora potentialen hos integrerade metoder som utnyttjar både strukturella beroenden mellan länkar och tidsmässiga beroenden mellan länkar.
Huang och Lin REF genomförde ett tillvägagångssätt som tar hänsyn till den tidsmässiga utvecklingen av länkförekomster inom ett socialt nätverk för att förutsäga möjligheten att länka till händelse vid en viss tidpunkt i framtiden.
The time-series link prediction problem with applications in communication surveillance
{'venue': 'INFORMS Journal on Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}