Abstract-Vi föreslår en temporal latent utrymme modell för länk förutsägelse i dynamiska sociala nätverk, där målet är att förutsäga länkar över tid baserat på en sekvens av tidigare graf ögonblicksbilder. Modellen antar att varje användare ligger i ett oobserverat latent utrymme, och interaktioner är mer sannolikt att uppstå mellan liknande användare i latent utrymme representation. Dessutom gör modellen det möjligt för varje användare att gradvis flytta sin position i det latenta utrymmet när nätverksstrukturen utvecklas över tiden. Vi presenterar en global optimeringsalgoritm för att på ett effektivt sätt dra slutsatsen att rymden är latent. Två alternativa optimeringsalgoritmer med lokala och inkrementella uppdateringar föreslås också, vilket gör det möjligt för modellen att skala till större nätverk utan att äventyra förutsägelsenoggrannheten. Empiriskt visar vi att vår modell, när den utvärderas på ett antal dynamiska nätverk i verkligheten, avsevärt överträffar befintliga metoder för tidslänkförutsägelse både vad gäller skalbarhet och prediktiv kraft.
Två alternativa optimeringsalgoritmer med lokala uppdateringar och inkrementella uppdateringar har föreslagits för att ge modellen möjlighet att skala till jämförelsevis större nätverk utan att offra förutsägelsenoggrannhet REF.
Scalable Temporal Latent Space Inference for Link Prediction in Dynamic Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}