Abstract-Det ökande intresset för dynamiskt föränderliga nätverk har lett till ökat intresse för en mer allmän länk förutsägelse problem som kallas tidslänk förutsägelse i data mining och maskininlärning samhällen. Endast länkar i identiska tidsramar beaktas dock i förutsägelsen om tidslänk. Vi föreslår en ny länk förutsägelse problem kallas cross-temporal länk förutsägelse där länkarna mellan noder i olika tidsramar härleds. Ett typiskt exempel på crosstemporal link förutsägelse är cross-temporal entity upplösning för att bestämma identiteten hos verkliga enheter som representeras av dataobjekt observerade under olika tidsperioder. I dynamiska miljöer förändras datans egenskaper över tiden, vilket gör det svårt att identifiera tidsöverskridande länkar genom att direkt jämföra observerade data. Andra exempel på cross-temporala länkar är asynkron kommunikation i sociala nätverk som Facebook och Twitter, där ett meddelande postas som svar på ett tidigare meddelande. Vi antar en dimensionsreduktion strategi för crosstemporal länk förutsägelse; det vill säga, dataobjekt i olika tidsramar kartläggs i en gemensam låg-dimensionell latent funktionsutrymme, och länkarna identifieras på grundval av avståndet mellan dataobjekten. Den föreslagna metoden använder olika lågdimensionella funktionsprognoser i olika tidsramar, vilket gör det möjligt för den att anpassa sig till förändringar i latenta funktioner över tiden. Med hjälp av multi-task lärande lär den sig gemensamt en uppsättning funktionsprojiceringsmatriser från träningsdata, med tanke på antagandet om tidsmässig smidighet i prognoserna. De optimala lösningarna erhålls genom att lösa ett enda generaliserat eigen value-problem. Experiment med hjälp av en verklig uppsättning bibliografiska data för cross-temporal entity upplösning visade att införandet av tidsberoende funktionsprognoser förbättrar exaktheten av länk förutsägelser.
REF löste problemet med cross-temporal länk förutsägelse, där länkarna mellan noder i olika tidsramar härleds.
Cross-Temporal Link Prediction
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}