missing links | BriefGPT - AI 论文速递

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基于 PU 学习的准确链路预测
提出了一种基于正无标号（PU）学习的准确链接预测方法 PULL（PU-Learning-based Link predictor），它通过为每个边引入潜在变量并利用相对于这些变量的预期图结构，有效地防止链接预测器过度拟合观察到的图，在边不完
PDFa month ago
IJCAI基于表示学习和启发式特征的社交网络链接预测
使用各种特征提取技术来为社交网络中的节点和边生成表示，以便预测缺失的连接，进而产生准确的推荐。
PDF4 months ago
MoCoSA: 基于动量对比的结构增强预训练语言模型用于知识图谱补全
该研究提出了一种基于结构增强的预训练语言模型（MoCoSA）的动能对比方法，用于知识图谱完成，通过可适应的结构编码器使预训练语言模型能感知结构信息，并使用惯性难负采样和内部关系负采样提高学习效率。实验结果表明，该方法在平均倒数排名（MRR）
PDFa year ago
IntelliGraphs: 用于知识图谱生成基准测试的数据集
该论文介绍了一种名为 Subgraph Inference 的任务，并提出了一个包含逻辑规则的知识图子图的数据集 IntelliGraphs，并设计和评估了不同的基准模型，旨在鼓励发展注重语义理解的机器学习模型。
PDFa year ago
卷积复杂知识图谱嵌入
本研究探讨了学习知识图谱连续向量表示以预测缺失链接的问题，并提出一种称为 ConEx 的新方法，通过二维卷积和共轭内积的复数值嵌入向量来推断缺失链接，并证明其在各种基准数据集上均优于 RotatE、QuatE 和 TuckER 等现有方法的
PDF4 years ago
AAAIInteractE: 通过增加特征交互来改进基于卷积的知识图谱嵌入
本文提出 InteractE 方法，通过增加特征间的交互来提高链接预测性能，并在 FB15k-237、WN18RR 和 YAGO3-10 数据集上取得了优异的表现，相较于 ConvE，InteractE 在 FB15k-237、WN18RR
PDF5 years ago
基于线性优化的链接预测
本研究通过分析节点邻近节点的贡献，得出最优可能性矩阵的解析式，进而预测网络中的缺失链接，并发现解析式中的一些局部相似性指数优于传统的相似性指数，如直接计算两个节点之间的 3 跳路径个数更能准确地预测缺失链接，而传统的 2 跳路径个数则不如该
PDF6 years ago
节点聚类系数与链接预测
使用本地链接 / 三角信息，基于公共邻居的聚类系数提出了一种新的相似性索引。通过测试十个真实世界网络，发现该方法与经典相似性指数和最近提出的 CAR 指数性能相当，但在 LCP-corr 不是很高的网络中优于 CAR。
PDF9 years ago
从人类导航痕迹中挖掘缺失的超链接：以维基百科为例的案例研究
通过使用基于 Wikipedia 导航路径的人类计算游戏数据集，我们提出了一种新方法以识别缺失的超链接，并通过排名候选人来增强维基百科的导航性能。
PDF9 years ago