Network Embedding For Link Prediction in Bipartite Networks

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Issue:27
Network Embedding For Link Prediction in Bipartite Networks

Network Embedding For Link Prediction in Bipartite Networks

Pages : 311-317

View : 19 | Download : 12

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Birçok sosyal ağ doğası gereği iki parçalı yapıdadır. Sosyal ağlarda bağlantı tahmini, son zamanlarda birçok araştırmacının ilgi odağı olmuştur. Ağdaki her düğümü düşük boyutlu bir özellik vektörüne eşleyen ağ gömme islemi birçok problemin çözümü için kullanılmaktadır. Bu çalışma, çizge (ağ) gömme yöntemlerinin iki parçalı ağlarda makine öğrenimi tabanlı bağlantı tahmin modelinin performansını nasıl iyileştirdiğini incelemeyi amaçlamaktadır. Makine öğrenme modelinin girdisi, düğüm çiftlerinin çizge gömme yönteminden elde edilen öğrenilmiş gömme vektörleridir. Tahminleme işleminin hedef özniteliği, bu düğüm çiftleri arasında bir bağlantının varlığını veya yokluğunu gösteren ikili bir etikettir. Gözetimli bağlantı tahmini için topluluk öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Herkese açık veri kümelerinden oluşturulan iki parçalı iki sosyal ağ üzerinde gerçekleştirilen deneyler, 0.939 ve 0.974 AUC değerleriyle umut verici sonuçlara ulaşmıştır. BiNE yönteminden elde edilen gömme vektörleri ile eğitilen Random Forest modelleri en yüksek performansları elde etmiştir.
Keywords : Çizge gömme, node2vec, BiNE, Bağlantı tahmini, İki parçalı ağ, Topluluk öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL

VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.