Kan vi förutse framtida anslutningar i ett socialt nätverk? Kan vi förutsäga vem som kommer att börja använda en viss hashtag i Twitter, utnyttja kontextuell information såsom vem som följer eller retweets vem att förbättra våra förutsägelser? I detta dokument presenterar vi en förkortad rapport om TENSORCAST, en metod för prognostisering av tidsgenererande nätverk, som använder kopplade tensorer för att införliva flera informationskällor. TENSORCAST är skalbart (linearithmic på antalet anslutningar), effektivt (mer exakt än konkurrerande metoder) och allmänt (tillämpligt på alla datakällor som kan representeras av en tensor). Vi visar också upp vår metod när den tillämpas för att förutsäga två storskaliga heterogena realtidsnätverk, nämligen Twitter och DBLP.
TensorCase REF är en kopplad tensor factorization metod för att prognostisera tidevolverande nätverk, som kan införliva flera informationskällor.
TensorCast: Forecasting Time-Evolving Networks with Contextual Information
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}