I detta dokument undersöks viktiga faktorer för kopplingsförutsägelser i nätverk och ges en allmän ram med hög prestanda för prognosuppgiften. Länk förutsägelse i glesa nätverk utgör en stor utmaning på grund av den inneboende disproportioner av länkar som kan bilda till länkar som gör form. Tidigare forskning har vanligtvis betraktat detta som ett oövervakat problem. Även om detta inte är det första arbetet med att utforska övervakad inlärning, är många faktorer som är viktiga för att påverka och styra klassificeringen fortfarande outforskade. I detta dokument tar vi hänsyn till dessa faktorer genom att först motivera användningen av en övervakad ram genom en noggrann undersökning av frågor som observationsperiod för nätverk, allmänhet i befintliga metoder, variansminskning, topologiska orsaker och grad av obalans samt provtagningsmetoder. Vi presenterar också en effektiv flödesbaserad förutsägelsealgoritm, erbjuder formella gränser på obalans i sparse nätverkslänk förutsägelse, och använder en utvärderingsmetod som är lämplig för den observerade obalansen. Vår noggranna behandling av ovanstående frågor leder slutligen till en helt allmän ram som överträffar oövervakade länk förutsägelser metoder med mer än 30% AUC.
Ref presenterade en flödesbaserad metod för länkförutsägelse.
New perspectives and methods in link prediction
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}