Tidsvariationer har ofta komplexa underliggande strukturer som representeras som dynamiska nätverk där enheter och relationer framträder och försvinner med tiden. Problemet med att effektivt utföra dynamiska länkslut är extremt utmanande på grund av den dynamiska naturen i massiva föränderliga nätverk, särskilt när det finns glesa förbindelser och icke-linjära övergångsmönster. I denna uppsats föreslår vi en ny ram för djupt lärande, dvs. villkorlig Temporal Restrikted Boltzmann Machine (ctRBM), som förutsäger länkar baserade på individuella övergångsvarianser samt inflytande som införs av lokala grannar. Den föreslagna modellen är robust för buller och har den exponentiella förmågan att fånga icke-linjär varians. Vi tar itu med de beräkningsmässiga utmaningarna genom att utveckla en effektiv algoritm för lärande och slutsatser av den föreslagna modellen. För att förbättra effektiviteten i strategin, ger vi en snabbare approximerad implementering baserad på en föreslagen Granninfluence Clustering algoritm. Omfattande experiment på simulerade såväl som verkliga dynamiska nätverk visar att den föreslagna metoden överträffar befintliga algoritmer i länkslut på dynamiska nätverk.
Nyligen antogs en tidsbegränsad Boltzmann maskin (TRBM) med ytterligare granninformation, nämligen ctRBM REF, för att lära dynamiken och de strukturella egenskaperna hos nätverk.
A Deep Learning Approach to Link Prediction in Dynamic Networks
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}