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CS224W2.2——传统基于特征的方法(边层级特征)

在这篇中,我们介绍了链接预测的重要任务,以及如何提取链接级特征来更好地解决这类问题。这在我们需要预测缺失的边或预测将来会出现的边的情况下很有用。我们将讨论的链路级功能包括基于距离的功能,以及本地和全局邻域重叠。

文章目录

  • 1. 边层级任务
  • 2. 链路预测任务两种方式
  • 3. 通过邻近进行链路预测
  • 4. 边层级特征
    • 4.1 基于距离的特征(Distance-based feature)
    • 4.2 局部邻域重叠(Local neighborhood overlap)
    • 4.3 全局邻域重叠(Global neighborhood overlap)
  • 5. 总结

1. 边层级任务

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任务是:基于已有的图结构,预测新的边。

这意味着在测试时,我们必须计算所有尚未链接的节点对,对它们进行排序,然后,宣布我们的算法预测的最前面的k个注释对,是网络中将要发生的链接。

而现在的关键,是对每一对节点(边)设计特征。

正如上一篇中说到的节点层级的任务,是给节点设计特征,那我们能否直接拼接两个节点的特征作为这一对节点的特征呢?

答案是不能的,因为这样会丢失很多重要信息。

2. 链路预测任务两种方式

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3. 通过邻近进行链路预测

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4. 边层级特征

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总体来说,边层级特征可以分为三种方式:

  • 基于距离的特征(Distance-based feature)
  • 局部邻域重叠(Local neighborhood overlap)
  • 全局邻域重叠(Global neighborhood overlap)

4.1 基于距离的特征(Distance-based feature)

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这种想法很简单,就是比如B、H之间的距离为2,那么就将BH这条边(预测边)的特征值设为2。

但也有很大问题,就是这种方法没有考虑邻域重叠的程度。

4.2 局部邻域重叠(Local neighborhood overlap)

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4.3 全局邻域重叠(Global neighborhood overlap)

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利用图邻接矩阵的幂计算两个节点之间的路径数。

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以上是简单证明,学过数据结构的应该知道这个结论。

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5. 总结

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