論文の概要: The maximum capability of a topological feature in link prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15101v3
- Date: Fri, 19 Apr 2024 15:40:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 20:46:02.123765
- 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: リンク予測におけるトポロジ的特徴の能力は,その予測性能上界を同定することによって明らかにする。
発見されたパターンの普遍性は、構造的に多様な550のネットワークによって実証的に検証されている。
この発見は特徴と手法の選択に応用され、トポロジ的特徴をリンク予測に有効にするネットワーク特性に光を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.987215131970377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Networks offer a powerful approach to modeling complex systems by representing the underlying set of pairwise interactions. Link prediction is the task that predicts links of a network that are not directly visible, with profound applications in biological, social, and other complex systems. Despite intensive utilization of the topological feature in this task, it is unclear to what extent a feature can be leveraged to infer missing links. Here, we aim to unveil the capability of a topological feature in link prediction by identifying its prediction performance upper bound. We introduce a theoretical framework that is compatible with different indexes to gauge the feature, different prediction approaches to utilize the feature, and different metrics to quantify the prediction performance. The maximum capability of a topological feature follows a simple yet theoretically validated expression, which only depends on the extent to which the feature is held in missing and nonexistent links. Because a family of indexes based on the same feature shares the same upper bound, the potential of all others can be estimated from one single index. Furthermore, a feature's capability is lifted in the supervised prediction, which can be mathematically quantified, allowing us to estimate the benefit of applying machine learning algorithms. The universality of the pattern uncovered is empirically verified by 550 structurally diverse networks. The findings have applications in feature and method selection, and shed light on network characteristics that make a topological feature effective in link prediction.
- Abstract（参考訳）: ネットワークは、ペアワイズ相互作用の基盤となる集合を表現することによって、複雑なシステムをモデル化するための強力なアプローチを提供する。
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、社会的、その他の複雑なシステムに深く応用するタスクである。
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、そ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。
本稿では,その予測性能を上限として,リンク予測におけるトポロジ的特徴の能力を明らかにすることを目的とする。
本稿では,特徴量を測定するための異なる指標と互換性のある理論的枠組み,特徴量を利用するための異なる予測手法,予測性能の定量化のための異なる指標を紹介する。
位相的特徴の最大能力は単純だが理論的に検証された式に従うが、これはその特徴が欠落したリンクや存在しないリンクで保持される範囲にのみ依存する。
同じ特徴に基づく指数の族は同じ上限を共有するため、他のすべての指数のポテンシャルは1つの指標から推定できる。
さらに、教師付き予測では、機能の能力が引き上げられ、数学的に定量化され、機械学習アルゴリズムを適用するメリットを見積もることができる。
発見されたパターンの普遍性は、構造的に多様な550のネットワークによって実証的に検証されている。
この発見は特徴と手法の選択に応用され、トポロジ的特徴をリンク予測に有効にするネットワーク特性に光を当てた。
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