Uppgifterna inom många discipliner såsom sociala nätverk, webbanalys m.m. är länkbaserad och länkstrukturen kan utnyttjas för många olika datautvinningsuppgifter. I detta dokument anser vi problemet med tidslänk förutsägelse: Med tanke på länkdata för tider 1 till och med T, kan vi förutsäga länkarna vid tiden T + 1? Om våra data har underliggande periodisk struktur, kan vi förutsäga ytterligare i tid, dvs. länkar vid tiden T + 2, T + 3, etc? I den här artikeln överväger vi bipartit grafer som utvecklas över tid och överväga matris-och tensor-baserade metoder för att förutsäga framtida länkar. Vi presenterar en viktbaserad metod för att kollapsa flerårsdata till en enda matris. Vi visar hur den välkända Katz-metoden för länkförutsägelse kan utökas till bipartitgrafer och dessutom approximeras på ett skalbart sätt med en trunkerad singular value sönderdelning. Med hjälp av en CADECOMP/PARAFAC tensor nedbrytning av data, illustrerar vi nyttan av att utnyttja den naturliga tredimensionella strukturen av tidslänkdata. Genom flera numeriska experiment, visar vi att både matris- och tensor-baserade tekniker är effektiva för tidslänk förutsägelse trots den inneboende svårigheten med problemet. Dessutom visar vi att tensorbaserade tekniker är särskilt effektiva för tidsdata med varierande periodiska mönster.
REF inriktade sig på problemet med periodisk tidsförskjutningsförutsägelse.
Temporal Link Prediction using Matrix and Tensor Factorizations
{'venue': 'ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 5(2):10 (27 pages), February 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}