Abstract-The data i många discipliner såsom sociala nätverk, webbanalys, etc. är länkbaserad och länkstrukturen kan utnyttjas för många olika datautvinningsuppgifter. I detta dokument anser vi problemet med tidslänk förutsägelse: Med tanke på länkdata för tidsperioder 1 till och med T, kan vi förutsäga länkarna i tidsperiod T +1? Specifikt, vi tittar på bipartit grafer förändras över tid och överväga matris-och tensorbaserade metoder för att förutsäga länkar. Vi presenterar en viktbaserad metod för att kollapsa flerårsdata till en enda matris. Vi visar hur den välkända Katz-metoden för länkförutsägelse kan utökas till bipartitgrafer och dessutom approximeras på ett skalbart sätt med en trunkerad singular value sönderdelning. Med hjälp av en CADECOMP/PARAFAC tensor nedbrytning av data, illustrerar vi nyttan av att utnyttja den naturliga tredimensionella strukturen av tidslänkdata. Genom flera numeriska experiment, visar vi att både matris och tensor-baserade tekniker är effektiva för tidslänk förutsägelse trots den inneboende svårigheten med problemet.
Acar m.fl. Ref beaktade tidslänken förutsägelseproblem och modellerade de föränderliga länkdata i termer av tensor factorization.
Link Prediction on Evolving Data Using Matrix and Tensor Factorizations
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}