論文の概要: A Complex Network based Graph Embedding Method for Link Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04884v1
- Date: Sun, 11 Sep 2022 14:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 14:07:46.072383
- Title: A Complex Network based Graph Embedding Method for Link Prediction
- Title(参考訳): 複雑ネットワークを用いたリンク予測のためのグラフ埋め込み手法
- Authors: Said Kerrache and Hafida Benhidour
- Abstract要約: 本稿では,人気相似性と地域アトラクションのパラダイムに基づく新しいグラフ埋め込み手法を提案する。
実験結果から,提案手法は最先端のグラフ埋め込みアルゴリズムよりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph embedding methods aim at finding useful graph representations by
mapping nodes to a low-dimensional vector space. It is a task with important
downstream applications, such as link prediction, graph reconstruction, data
visualization, node classification, and language modeling. In recent years, the
field of graph embedding has witnessed a shift from linear algebraic approaches
towards local, gradient-based optimization methods combined with random walks
and deep neural networks to tackle the problem of embedding large graphs.
However, despite this improvement in the optimization tools, graph embedding
methods are still generically designed in a way that is oblivious to the
particularities of real-life networks. Indeed, there has been significant
progress in understanding and modeling complex real-life networks in recent
years. However, the obtained results have had a minor influence on the
development of graph embedding algorithms. This paper aims to remedy this by
designing a graph embedding method that takes advantage of recent valuable
insights from the field of network science. More precisely, we present a novel
graph embedding approach based on the popularity-similarity and local
attraction paradigms. We evaluate the performance of the proposed approach on
the link prediction task on a large number of real-life networks. We show,
using extensive experimental analysis, that the proposed method outperforms
state-of-the-art graph embedding algorithms. We also demonstrate its robustness
to data scarcity and the choice of embedding dimensionality.
- Abstract(参考訳): グラフ埋め込み法は、ノードを低次元ベクトル空間にマッピングすることで有用なグラフ表現を見つけることを目的としている。
これは、リンク予測、グラフ再構成、データの可視化、ノード分類、言語モデリングといった重要な下流アプリケーションに対するタスクである。
近年、グラフ埋め込みの分野は、線形代数的アプローチから、ランダムウォークとディープニューラルネットワークを組み合わせた局所的勾配に基づく最適化手法へと変化し、大きなグラフを埋め込む問題に対処している。
しかし, この最適化ツールの改善にもかかわらず, グラフ埋め込み手法は, 実生活ネットワークの特異性によらず, 汎用的に設計されている。
実際、近年では複雑な実生活ネットワークの理解とモデリングが著しく進歩している。
しかし,得られた結果はグラフ埋め込みアルゴリズムの開発に少なからぬ影響を与えている。
本稿では,近年のネットワーク科学の分野からの価値ある知見を活かしたグラフ埋め込み手法を考案し,この問題を改善することを目的としている。
より正確には、人気相似性とローカルアトラクションパラダイムに基づく新しいグラフ埋め込みアプローチを提案する。
本稿では,多数の実生活ネットワーク上でのリンク予測課題に対する提案手法の性能評価を行う。
実験により,提案手法は最先端のグラフ埋め込みアルゴリズムよりも優れていることを示す。
また,データ不足や埋め込み次元の選択に対するロバスト性も示している。
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