Länkförutsägelse är ett centralt problem för nätverksstrukturerade data. Länk förutsägelse heuristik använder några poäng funktioner, såsom vanliga grannar och Katz index, för att mäta sannolikheten för länkar. De har fått breda praktiska användningsområden på grund av sin enkelhet, tolkningsförmåga och för vissa av dem skalbarhet. Men varje heurist har ett starkt antagande om när två noder sannolikt kommer att länka, vilket begränsar deras effektivitet på nätverk där dessa antaganden misslyckas. I detta avseende bör ett mer rimligt sätt vara att lära sig en lämplig heurist från ett visst nätverk i stället för att använda fördefinierade sådana. Genom att extrahera en lokal subgraf runt varje mållänk, strävar vi efter att lära oss en funktion som kartlägger subgrafmönster för att länka existens, vilket automatiskt lär sig en "heuristic" som passar det nuvarande nätverket. I den här artikeln studerar vi detta heuristiska inlärningsparadigm för länkförutsägelse. För det första utvecklar vi en ny γ-dämpande heuristisk teori. Teorin förenar ett brett spektrum av heuristik inom en enda ram, och bevisar att alla dessa heuristiker kan vara väl approximerade från lokala subgrafer. Våra resultat visar att lokala subgrafer reserverar rik information relaterad till länk existens. För det andra, baserat på γ-avtagande teorin, föreslår vi en ny metod för att lära sig heuristik från lokala subgrafer med hjälp av ett grafneuralt nätverk (GNN). Dess experimentella resultat visar en aldrig tidigare skådad prestation, som konsekvent fungerar bra på ett brett spektrum av problem.
Nyligen arbete tillämpar också grafen neurala nätverket för att analysera länken förutsägelse problem REF.
Link Prediction Based on Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}