論文の概要: Generalized Reciprocal Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11616v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 22:23:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 15:27:33.179049
- Title: Generalized Reciprocal Perspective
- Title(参考訳): 一般化された相互観
- Authors: Kevin Dick and Daniel G. Kyrollos and James R. Green
- Abstract要約: CPM(Reciprocal Perspective)は,情報量を利用してリンク予測精度を大幅に向上することを示す。
これらの結果から,RPは幅広いリンク予測問題に適用可能であることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Across many domains, real-world problems can be represented as a network.
Nodes represent domain-specific elements and edges capture the relationship
between elements. Leveraging high-performance computing and optimized link
prediction algorithms, it is increasingly possible to evaluate every possible
combination of nodal pairs enabling the generation of a comprehensive
prediction matrix (CPM) that places an individual link prediction score in the
context of all possible links involving either node (providing data-driven
context). Historically, this contextual information has been ignored given
exponentially growing problem sizes resulting in computational intractability;
however, we demonstrate that expending high-performance compute resources to
generate CPMs is a worthwhile investment given the improvement in predictive
performance. In this work, we generalize for all pairwise link-prediction tasks
our novel semi-supervised machine learning method, denoted Reciprocal
Perspective (RP). We demonstrate that RP significantly improves link prediction
accuracy by leveraging the wealth of information in a CPM. Context-based
features are extracted from the CPM for use in a stacked classifier and we
demonstrate that the application of RP in a cascade almost always results in
significantly (p < 0.05) improved predictions. These results on RS-type
problems suggest that RP is applicable to a broad range of link prediction
problems.
- Abstract(参考訳): 多くの領域において、現実世界の問題はネットワークとして表現できる。
ノードはドメイン固有の要素を表し、エッジは要素間の関係をキャプチャする。
高性能コンピューティングと最適化されたリンク予測アルゴリズムを利用することで、ノード(データ駆動コンテキストを提供する)を含むすべてのリンクのコンテキストに個々のリンク予測スコアを置く包括的予測行列(cpm)を生成することができる、nodalペアのあらゆる可能な組み合わせを評価することができる。
歴史的に,この文脈情報は指数関数的に増大する問題の大きさから無視されてきたが,予測性能の向上を考えると,CPMを生成するために高性能な計算資源を浪費することは価値ある投資であることを示す。
本研究は,すべてのペアワイズリンク述語タスクについて一般化し,提案する半教師付き機械学習法であるreciprocal perspective (rp) について述べる。
CPMの豊富な情報を活用することにより,リンク予測精度を大幅に向上することを示す。
階層化分類器で使用するCPMからコンテキストベースの特徴を抽出し,カスケードにおけるRPの適用がほぼ常に有意に(p < 0.05)改善された予測結果を示す。
RS型問題に対するこれらの結果は、RPが幅広いリンク予測問題に適用可能であることを示唆している。
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