Singular Value Decomposition (SVD) är ett populärt tillvägagångssätt i olika nätverksapplikationer, såsom länkförutsägelse och nätverksparameterkarakterisering. Inkrementella SVD-strategier föreslås för att bearbeta nyligen förändrade noder och kanter i dynamiska nätverk. Emellertid, inkrementella SVD metoder lider av allvarlig felackumulering oundvikligen på grund av tillnärmning på inkrementella uppdateringar. Omstart av SVD är en effektiv metod för att återställa det aggregerade felet, men när SVD ska startas om för dynamiska nätverk behandlas inte i litteraturen. I detta dokument föreslår vi TIMERS, Teoretiskt Instructed Maximum-Error-bounded Restart av SVD, en ny metod som optimalt sätter omstartstiden för att minska felackumulering i tiden. I synnerhet övervakar vi marginalen mellan förlusten av inkrementella uppdateringar och den minsta förlusten i SVD-modellen. För att minska komplexiteten i övervakningen utvecklar vi teoretiskt en lägre gräns för SVD-minimiförlust för dynamiska nätverk och använder den för att ersätta minimal förlust i övervakning. Genom att ställa in ett maximalt tolererat fel som tröskel kan vi utlösa SVD-start automatiskt när marginalen överskrider detta tröskelvärde. Vi bevisar att tids komplexiteten hos vår metod är linjär med avseende på antalet lokala dynamiska förändringar, och vår metod är generell över olika typer av dynamiska nätverk. Vi utför omfattande experiment på flera syntetiska och verkligt dynamiska nätverk. De experimentella resultaten visar att vår föreslagna metod avsevärt överträffar de befintliga metoderna genom att minska 27 % till 42 % när det gäller det maximala felet för dynamisk nätrekonstruktion vid fastställande av antalet omstarter. Vår metod minskar antalet omstarter med 25% till 50% vid fastställande av det maximala felet tolereras.
TIMERS REF använder en SVD-modell för att lära sig dynamiska nätverk inbäddar stegvis baserat på initiering av den föregående grafen.
TIMERS: Error-Bounded SVD Restart on Dynamic Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}