ネットワーク構造の確率的な時変モデルに基づく教師ありリンク予測

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概要

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• We introduce a new approach to the problem of link prediction for network structured domains, such as the Web, social networks, and biological networks. Our approach is based on the topological features of network structures, not on the node features. We present a novel parameterized probabilistic model of network evolution and derive an efficient incremental learning algorithm for such models, which is then used to predict links among the nodes. We show some promising experimental results using biological network data sets.

• 2007-11-01

著者

• 鹿島 久嗣

  東京大学

• 鹿島 久嗣

  日本アイ・ビー・エム株式会社

• 安倍 直樹

  アイ・ビー・エム株式会社t.j. ワトソン研究所

• 鹿島 久嗣

  日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所

• 鹿島 久嗣

  日本ibm 東京基礎研究所

• 鹿島 久嗣

  京都大学大学院情報学研究科

• 鹿島 久嗣

  東京大学大学院情報理工学系研究科:jstさきがけ「知の創生と情報社会」研究領域

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