Vi föreslår en icke-parametrisk länk förutsägelse algoritm för en sekvens av graf ögonblicksbilder över tiden. Modellen förutsäger länkar baserat på särdragen i dess endpoints, liksom de i det lokala grannskapet runt endpoints. Detta möjliggör för olika typer av stadsdelar i en graf, var och en med sin egen dynamik (t.ex. växande eller krympande samhällen). Vi bevisar konsekvensen i vår uppskattning, och ger ett snabbt genomförande baserat på locality-känslig hashing. Experiment med simulerade såväl som fem verklighetsdynamiska grafer visar att vi överträffar teknikens tillstånd, särskilt när skarpa fluktuationer eller icke-linjära är närvarande.
Den icke-parametriska länkförutsägelsemetod som presenteras i REF använder egenskaper hos nodeparen, liksom det lokala grannskapet av nodepar.
Nonparametric Link Prediction in Dynamic Networks
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}