Abstract-Link förutsägelse är en viktig uppgift i Social Network Analysis. Detta problem syftar till att förutsäga uppkomsten av framtida relationer mellan noder i ett socialt nätverk. Vårt arbete fokuserar på en övervakad maskininlärningsstrategi för länkförutsägelse. Här är målattributet en klassetikett som anger förekomsten eller avsaknaden av en länk mellan en nodpar. Prediktorattributen är mätvärden som beräknas från nätverksstrukturen och som beskriver det givna paret. De flesta arbeten för övervakade förutsägelser avser endast oviktade nät. Mot bakgrund av detta är vårt mål att undersöka relevansen av att använda vikter för att förbättra övervakad länk förutsägelse. Länkvikter uttrycker relationens "styrka" och kan ge användbar information för förutsägelser. Betydelsen av vikter för oövervakade strategier för länkförutsägelse verifierades dock inte alltid (i vissa fall skadades prestandan till och med). Våra preliminära resultat om övervakade förutsägelser i ett samförfattarnätverk avslöjade tillfredsställande resultat när vikter övervägdes, vilket uppmuntrar oss till ytterligare analys.
Å andra sidan undersökte De Sa och Prudencio REF relevansen av att använda vikt för att förbättra övervakad länk förutsägelse.
Supervised link prediction in weighted networks
{'venue': 'The 2011 International Joint Conference on Neural Networks', 'journal': 'The 2011 International Joint Conference on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}