如何在加权图中找到链路预测权重的概率

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我有一个无向加权图。假设节点A和节点B之间没有直接链接,但有路径通过其他中间节点连接两个节点。现在我想预测节点A和B之间直接链路的可能权重以及它的概率。

我可以通过找到可能的路径和它们的平均重量来预测重量,但我怎样才能找到它的概率enter image description here

machine-learning graph-theory weighted-average weighted-graph
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您描述的问题称为链接预测。 Here是一个简短的教程,解释了这个问题以及可以用来解决它的一些简单的启发式方法。

由于这是一个开放式问题,通过使用更复杂的技术可以大大改进这些简单的解决方案。另一种预测边缘概率的方法是使用机器学习而不是基于规则的启发式方法。

最近一篇名为node2vec的文章提出了一种算法,该算法将图中的每个节点映射到密集向量(也称为嵌入)。然后,通过在一对节点上应用一些二元运算符,我们得到一个边表示(另一个向量)。然后将该向量用作预测边缘概率的某个分类器的输入特征。本文比较了几个不同数据集中的一些这样的二元运算符,并且在所有这些数据集中显着优于启发式基准分数。

可以在here找到计算嵌入图的代码。

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