I tidningen tar vi hänsyn till problemet med länkförutsägelse i tidevolverande grafer. Vi antar att vissa graf funktioner, såsom nodgrad, följer en vektor autoregressiv (VAR) modell och vi föreslår att använda denna information för att förbättra exaktheten av förutsägelser. Vår strategi innebär en gemensam optimeringsprocedur över utrymmet för adjacencymatriser och VAR matriser som tar hänsyn till både gleshet och låg rang egenskaper matriser. Oracle ojämlikhet härleds och illustrerar kompromisser i valet av utjämning parametrar när man modellerar den gemensamma effekten av gleshet och låg rang egendom. Uppskattningen beräknas effektivt med hjälp av proximala metoder genom en generaliserad framåt-bakåt agorithm.
En vektor autoregressiv modell (VAR) föreslogs av Richard et al. REF för att förbättra den prognostiserade noggrannheten.
Link Prediction in Graphs with Autoregressive Features
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}