基于社区检测和图神经网络的科学文献链接预测方法

Jan, 2024

基于社区检测和图神经网络的科学文献链接预测方法

A Community Detection and Graph Neural Network Based Link Prediction Approach for Scientific Literature

Chunjiang Liu, Yikun Han, Haiyun Xu, Shihan Yang, Kaidi Wang...

TL;DR本研究介绍了一种创新方法，将社区检测算法与图神经网络（GNN）模型相结合，以增强科学文献网络中的链接预测。我们特别关注利用 Louvain 社区检测算法揭示这些网络中的潜在社区结构，并将其整合到 GNN 架构中以预测潜在链接。我们的方法论证了在复杂网络中理解社区动态的重要性，并利用社区检测和 GNN 的优势来提高预测精度。通过对代表科学合作和引用的二部图的大量实验，我们的方法不仅凸显了社区检测和 GNN 之间的协同作用，还解决了链接预测中存在的一些普遍挑战，如可扩展性和分辨率限制。结果表明，整合社区级别信息可以显著提高 GNN 在链接预测任务中的性能。本工作通过将先进的机器学习技术与传统网络分析方法相结合，为网络科学领域提供了一种新的整合视角，以更好地理解和预测科学合作的复杂模式。

Abstract

This study introduces an innovative approach that integrates community detection algorithms with graph neural network (GNN) models to enhance link prediction in scientific literature networks. We specifically foc

community detection algorithms graph neural network link prediction scientific literature networks community dynamics

发现论文，激发创造

基于图神经网络的重叠社区发现

本研究提出了一种基于图神经网络的模型，用于检测重叠社区，相对于现有的基线方法，我们的模型表现更为出色。此外，我们的实验表明，该模型具有有效性、可扩展性和对超参数设置的鲁棒性，并且图神经网络是该模型的关键因素。

Sep, 2019

使用 Line 图神经网络进行监督式社群检测

使用图神经网络的有监督学习方法来解决社区检测问题，并在数据驱动和无准入下表现出比信念传播算法更好的性能，同时在实际数据集上也获得了良好的表现，此外，对于使用线性 GNN 进行社区检测问题训练的优化梯度的第一次分析也被给出。

May, 2017

基于相似度和 GNN 的链接预测方法比较研究

本文研究相似性和基于 GNN 的链接预测方法在同构图中的应用，通过在具有不同属性的多个基准图上的实验评估不同方法的性能。

Aug, 2020

社区检测方法综述：从统计建模到深度学习

本文提出了一种网络社区发现方法的统一架构，对现有的社区检测方法进行了全面的综述，并将现有的方法分为两类：概率图模型和深度学习。作者还释放了几个基准数据集，并概述了这些数据集的应用。该研究为进一步研究这一领域的挑战和未来方向提供了基础。

Jan, 2021

用于用户身份关联的图神经网络

本文提出了一种基于图神经网络的新型用户身份链接框架，称为 (m)，该框架通过学习社交图中用户的局部和全局特征来预测用户身份链接，并在实际数据集上进行了广泛实验来证明其有效性。

Mar, 2019

利用内容和链接高效检测大型网络社区

本文介绍了一种简单的方法，即将内容和链接信息结合起来构建图结构用于社区发现，通过在网络节点之间融合链接强度与内容相似度来评估信号强度，提出了一种有效的去噪方法并采用偏倚边采样，使用 Metis 和 Markov 聚类等算法对骨干图进行聚类，多次实验显示此方法效果显著且速度较快。

Dec, 2012

预测人工智能论文中的语义关系的方法

本文提出了一种基于 Graph Neural Networks 的新型深度学习方法，以解决如何预测大型演化网络中链接出现的问题，特别地，预测与 AI 相关的主题之间的链接。实验结果表明，使用此方法能够有效地识别出节点的吸收和密集子图的合并两种模式，且模型具有较高的预测准确性。

Jan, 2022

图学习网络：一种结构学习算法

本文提出了基于图卷积神经网络的 Graph Learning Network 模型，用于解决社区检测、节点分类、链路预测等任务，并能够学习节点嵌入和结构预测函数。该模型能够递归地提高预测结果和嵌入质量。

May, 2019

搜索 UGLE 真相：无监督 GNN 学习环境的调查

本文介绍了使用 GNN 进行社区检测的问题，并提出了一个用于公平、严谨评估 GNN 的社区检测的基准环境的框架。该文章强调了实验设置对性能的强烈依赖性，并提供了使用框架促进一致性研究的明确动机。

May, 2023

重新审视基于邻近的协同过滤链路预测

本文提出了一种在双分图中利用本地图结构的连接分数来扩展多个标准连通性预测方法的新方法，并与迭代度更新过程相结合，以利用局部图结构的方法。尽管该方法很简单且不涉及节点建模，但我们展示了它在四个广泛使用的基准测试上明显优于现有的基于 GNN 的 CF 方法，在 Amazon-Book 上，我们展示了 Recall 和 NDCG 都有超过 60％的提高，希望我们的工作能引发学术界重新关注协作过滤中的链接预测方面。

Mar, 2022