論文の概要: Temporal Link Prediction via Adjusted Sigmoid Function and 2-Simplex Sructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09529v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 01:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 16:54:21.842751
• Title: Temporal Link Prediction via Adjusted Sigmoid Function and 2-Simplex Sructure
• Title（参考訳）: 調整シグモイド関数と2-Simplexスクラッチによる時間リンク予測
• Authors: Ruizhi Zhang, Qiaozi Wang, Qiming Yang and Wei Wei
• Abstract要約: 調整されたシグモイド関数と2-simplex structure(TLPSS)を用いた新しい時間リンク予測モデルを提案する。 提案モデルでは,他のベースライン手法と比較して平均15%のリンク予測性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.478752512210058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal network link prediction is an important task in the field of network science, and has a wide range of applications in practical scenarios. Revealing the evolutionary mechanism of the network is essential for link prediction, and how to effectively utilize the historical information for temporal links and efficiently extract the high-order patterns of network structure remains a vital challenge. To address these issues, in this paper, we propose a novel temporal link prediction model with adjusted sigmoid function and 2-simplex structure (TLPSS). The adjusted sigmoid decay mode takes the active, decay and stable states of edges into account, which properly fits the life cycle of information. Moreover, the latent matrix sequence is introduced, which is composed of simplex high-order structure, to enhance the performance of link prediction method since it is highly feasible in sparse network. Combining the life cycle of information and simplex high-order structure, the overall performance of TLPSS is achieved by satisfying the consistency of temporal and structural information in dynamic networks. Experimental results on six real-world datasets demonstrate the effectiveness of TLPSS, and our proposed model improves the performance of link prediction by an average of 15% compared to other baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 時間的ネットワークリンク予測は,ネットワーク科学の分野において重要な課題であり,実用シナリオにおいて幅広い応用がある。 ネットワークの進化機構を明らかにすることはリンク予測に不可欠であり、歴史的情報を時間的リンクに効果的に活用し、ネットワーク構造の高次パターンを効率的に抽出する方法は重要な課題である。 そこで本稿では,シグモイド関数と2-simplex structure (tlpss) を調整した新しい時間的リンク予測モデルを提案する。 調整されたシグモイド崩壊モードは、エッジの活性、減衰、安定状態を考慮して、情報のライフサイクルに適切に適合する。 さらに,単純な高次構造からなる潜在行列配列を導入し,スパースネットワークで実現可能なリンク予測法の性能を向上させる。 情報と高次構造のライフサイクルを組み合わせることで,動的ネットワークにおける時間的・構造的情報の整合性を満たすことで,TLPSSの全体的な性能を実現する。 6つの実世界のデータセットにおける実験結果は,tlpsの有効性を示し,提案モデルはリンク予測の性能を,他のベースライン法と比較して平均15%向上させる。

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