論文の概要: Link Prediction in Bipartite Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06658v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 11:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 20:35:12.831235
• Title: Link Prediction in Bipartite Networks
• Title（参考訳）: バイパートイトネットワークにおけるリンク予測
• Authors: Şükrü Demir İnan Özer, Günce Keziban Orman, Vincent Labatut,
• Abstract要約: 両部グラフを扱える19種類のリンク予測手法を比較した。 本稿では,新しいリンク予測手法として,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づくレコメンデーションシステムを提案する。 近年注目されているGCNベースのパーソナライズドレコメンデーションシステムは,バイパーティイトネットワークにおけるリンク予測に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7446992240872337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bipartite networks serve as highly suitable models to represent systems involving interactions between two distinct types of entities, such as online dating platforms, job search services, or ecommerce websites. These models can be leveraged to tackle a number of tasks, including link prediction among the most useful ones, especially to design recommendation systems. However, if this task has garnered much interest when conducted on unipartite (i.e. standard) networks, it is far from being the case for bipartite ones. In this study, we address this gap by performing an experimental comparison of 19 link prediction methods able to handle bipartite graphs. Some come directly from the literature, and some are adapted by us from techniques originally designed for unipartite networks. We also propose to repurpose recommendation systems based on graph convolutional networks (GCN) as a novel link prediction solution for bipartite networks. To conduct our experiments, we constitute a benchmark of 3 real-world bipartite network datasets with various topologies. Our results indicate that GCN-based personalized recommendation systems, which have received significant attention in recent years, can produce successful results for link prediction in bipartite networks. Furthermore, purely heuristic metrics that do not rely on any learning process, like the Structural Perturbation Method (SPM), can also achieve success.
• Abstract（参考訳）: Bipartite Networkは、オンラインデートプラットフォーム、求人検索サービス、eコマースウェブサイトなど、2つの異なるタイプのエンティティ間のインタラクションを含むシステムを表現するのに、非常に適したモデルとして機能する。 これらのモデルは、特にレコメンデーションシステムの設計において、最も有用なものの中でリンク予測を含む、多くのタスクに取り組むために利用することができる。 しかし、このタスクがユニパーティイト(すなわち標準)ネットワーク上で実行されるときに多くの関心を集めているなら、バイパーティライトネットワークには程遠い。 本研究では,両部グラフを扱える19種類のリンク予測手法を実験的に比較することにより,このギャップに対処する。 一部は文学から直接来ており、一部はもともと単部ネットワーク用に設計された技法から私たちによって適応されている。 また,グラフ畳み込みネットワーク (GCN) に基づくレコメンデーションシステムを,バイパーティイトネットワークのための新しいリンク予測ソリューションとして提案する。 実験を行うために,実世界の2部ネットワークデータセットを3つのトポロジでベンチマークする。 近年注目されているGCNベースのパーソナライズドレコメンデーションシステムは,バイパーティイトネットワークにおけるリンク予測に有効であることを示す。 さらに、構造摂動法(Structure Perturbation Method, SPM)のような学習プロセスに依存しない純粋にヒューリスティックなメトリクスも成功できる。

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