Inspirerad av den praktiska betydelsen av sociala nätverk, ekonomiska nätverk, biologiska nätverk och så vidare, har studier om stora och komplexa nätverk rönt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Länkförutsägelse är en grundläggande fråga för att förstå de mekanismer genom vilka nya länkar läggs till nätverken. Vi introducerar metoden för robust huvudkomponentanalys (robust PCA) i länk förutsägelse, och uppskatta de saknade posterna i adjacency matrisen. Å ena sidan är vår algoritm baserad på matrisens gleshet och låga kvalitet, å andra sidan fungerar den också mycket bra när nätverket är tätt. Detta beror på att ett relativt tätt verkligt nätverk också är glest i jämförelse med den fullständiga grafen. Enligt omfattande experiment på verkliga nätverk från olikartade fält, när målnätverket är uppkopplat och tillräckligt tätt, oavsett vikt eller oviktad, är vår metod visat sig vara mycket effektiv och med förutsägelse noggrannhet avsevärt förbättras jämfört med många state-of-the-art algoritmer.
År 2017 var Pech et al. REF införde robust huvudkomponentanalys (robust PCA) metod i länk förutsägelse och uppskattade de saknade länkarna i adjacency matrisen.
Link Prediction via Matrix Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}