Att förutsäga kopplingar mellan dataobjekt är en grundläggande datautvinningsuppgift inom olika applikationsområden, inklusive recommender-system, informationssökning, automatisk hyperlänkgenerering på webben, skivkoppling och kommunikationsövervakning. I många sammanhang är länkförutsägelsen helt baserad på själva länkinformationen (ett framträdande exempel är rekommendationen om samverkansfiltrering). Länkstrukturbaserad länk förutsägelse är nära relaterad till en parallell och nästan separat ström av forskning om topologisk modellering av storskaliga grafer. Grafisk topologisk modellering bygger på slumpmässig grafteori för att hitta parsimoniska grafgenereringsmodeller som reproducerar empiriska topologiska mått som sammanfattar den globala strukturen i en graf, såsom klustringskoefficient, genomsnittlig väglängd och gradfördelning. Dessa välstuderade topologiska mått och grafgenereringsmodeller har direkta konsekvenser för länkförutsägelsen. Detta dokument är ett första försök att undersöka sambandet mellan länkförutsägelse och graftopologi. Fokus ligger uteslutande på det prediktiva värdet av klustringskoefficientmåttet. Standardklusterkoefficienten mått generaliseras för att fånga högre ordning kluster tendenser. Det föreslagna ramverket består av en cykelformationslänk sannolikhetsmodell, ett förfarande för att uppskatta modellparametrar baserade på de generaliserade klusterkoefficienter, och modellbaserad länk förutsägelsegenerering. Med hjälp av Enrons e-postdata visar vi att den föreslagna cykelformationsmodellen överensstämde nära med den faktiska länksannolikheten och länkförutsägelsealgoritmen baserat på denna modell överträffade befintliga algoritmer.
Huang utnyttjade kopplingen mellan länkförutsägelse och graf topologisk struktur, analyserade generaliserade kluster koefficienter, och utformade en cykelformation modell för länkförutsägelse REF.
Link Prediction Based on Graph Topology : The Predictive Value of the Generalized Clustering Coefficient
{'venue': 'ICDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}