A high order proximity measure for linear network embedding

Authors : Mustafa COSKUN

Pages : 477-483

Doi:10.28948/ngumuh.957488

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2022-07-18

Article Type : Research Paper

Abstract :Ağ gömülümü öğrenme problemi bir çok ağ analizi gerektiren problemin ifade ve çözümlenmesi için çok büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, ağ içerisinde bulunan düğümlerin birbirleri ile olan gizli ilişkilerini açığa çıkarmak için, son yıllarda ağ gömülümü öğrenme problemi çokça çalışılmaktadır. Bu gizli ilişkinin açığa çıkarılması, bağlantı tahminleme, öbekleme ve sınıflandırma gibi öğreme problemlerinin daha iyi çözümlenmesinde kullanılmaktadır. Ağ gömülümünü öğrenmek için, farklı yaklaşım ve algoritmalar geliştirilmiş olsada, matris ayrışımı bazlı algoritmalar hızlı olmasından dolayı araştırmacılar tarafından büyük ilgi görmekteler. Matris ayraşım bazlı ağ gömülümü öğrenmede genel anlamı ile yüksek dereceli yakınlık ölçüleri kullanılmaktadır, örneğin random walk with restart insert ignore into journalissuearticles values(RWR); ve Katz ölçüleri. Ancak, bu ölçülerle yapılan ağ benzerlik ölçüleri matris ayrışımında sıfıra karşılık gelen eigenvectors insert ignore into journalissuearticles values(özvektörler); üretebilmektedir. Bu ise öğrenilen ağ gömülümün yanlış olmasına sebeb olmaktadır. Bu prolemi aşmak için, bu makalede shift-and-invert insert ignore into journalissuearticles values(kaydır ve tersini al); yaklaşımına dayanarak bir yaklaşım önerdik. Bağlantı tahimini baz problemi alarak, geliştirdiğimiz algoritmayı üç gerçek veride kullanık ve sonuçların var olan matris ayrışımlı algoritmasını bütün metrik değerlendirmelerinde var olan algoritmanın performansını ciddi miktarda artırdığını gözlemledik.
Keywords : Ağ gömülümü, Düğüm gömülümü, Lineer ağ gömülümü