压缩规范化动态可以提高链接预测与地图方程在稀疏网络
Maja Lindström1, Christopher Blöcker2, Tommy Löfstedt3
1Umeå University, Umeå University, Department of Computing Science, MIT-huset, SE-901 87 Umeå, Sweden; Integrated Science Lab, SE-901 87 Umeå, Sweden; and Siftlab AB, Döbelnsgatan 12, SE-113 58 Stockholm, Sweden.
规范网络社区检测可以提高链接预测的准确性,特别是在稀疏的网络中. 这种增强的方法在不需要超参数调整的情况下优于现有技术.
科学领域:
- 网络科学 网络科学
- 数据挖掘是一种数据挖掘.
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 链接预测对于理解各种领域的网络动态至关重要.
- 社区结构分析是有效预测联系的关键技术.
- 基于地图方程的标准MapSim,由于完全的观测假设,与稀疏网络作斗争.
研究的目的:
- 通过解决标准地图方程的局限性,增强稀疏网络中的链接预测.
- 引入规范化方法,以改善社区检测并减轻不完整网络数据的碎片化.
主要方法:
- 整合使用贝叶斯估计过渡率的全球规范化方法.
- 实施三个本地规范化方法,以补充全球方法.
- 对标准MapSim和现实世界的稀疏网络上最先进的嵌入方法进行规范化MapSim的评估.
主要成果:
- 规范化的MapSim显著优于标准的MapSim和嵌入方法在极为稀疏的网络上.
- 提出的方法有效地弥补不完整的观察,并减少虚假的社区碎片化.
- 全球规范化方法证明了在各种网络密度上卓越的社区检测和链接预测性能.
结论:
- 规范化技术大大提高了稀疏网络中链接预测的稳定性和准确性.
- 全球规范化方法为网络分析提供了一个原则性的,高效的,无超参数的解决方案.
- 这项工作为预测未完整数据的复杂系统中的未来相互作用提供了更可靠的工具.
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