論文の概要: The maximum capability of a topological feature in link prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15101v2
• Date: Fri, 1 Jul 2022 13:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 10:37:10.296201
• Title: The maximum capability of a topological feature in link prediction
• Title（参考訳）: リンク予測におけるトポロジ的特徴の最大化
• Authors: Yijun Ran, Xiao-Ke Xu, Tao Jia
• Abstract要約: リンク予測は、直接見えないネットワークのリンクを予測することを目的としている。 トポロジカルな特徴の最大能力は単純な数学的表現に従うことを示す。 1つのトポロジ的特徴に関連するインデックスの族は、同じパフォーマンス制限を共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction aims to predict links of a network that are not directly visible, with profound applications in biological and social systems. Despite intensive utilization of the topological feature in this task, it is unclear to what extent a particular feature can be leveraged to infer missing links. Here, we show that the maximum capability of a topological feature follows a simple mathematical expression, which is independent of how an index gauges the feature. Hence, a family of indexes associated with one topological feature shares the same performance limit. A feature's capability is lifted in the supervised prediction, which in general gives rise to better results compared with unsupervised prediction. The universality of the pattern uncovered is empirically verified by 550 structurally diverse networks, which can be applied to feature selection and the analysis of network characteristics associated with a topological feature in link prediction.
• Abstract（参考訳）: リンク予測は、直接見えないネットワークのリンクを予測し、生物学的および社会システムに深く応用することを目的としている。 このタスクにおけるトポロジ的特徴の集中的利用にもかかわらず、特定の特徴がどのようにして欠落したリンクを推測できるかは明らかでない。 ここでは、トポロジカルな特徴の最大能力は、指標が特徴を測る方法とは独立に、単純な数学的表現に従うことを示す。 したがって、あるトポロジ的特徴に関連するインデックスの族は同じ性能限界を共有する。 教師なし予測(supervised prediction)は、教師なし予測(unsupervised prediction)よりも優れた結果をもたらす。 パターンの普遍性は550個の構造的多様性を持つネットワークによって実証的に検証され、リンク予測におけるトポロジ的特徴に関連するネットワーク特性の分析や特徴選択に適用できる。

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