Link Prediction in Social Graphs using Representation Learning via Knowledge-Graph Embeddings and ConvNet (RLVECN)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent times, Social Network Analysis (SNA) has become a very important and interesting subject matter with regard to Artificial Intelligence (AI) in that a vast variety of processes, comprising animate and inanimate entities, can be examined by means of SNA. As a result, prediction tasks within social network structures have become significant research problems in SNA. Hidden facts and details about social network structures can be effectively and efficiently harnessed for training AI models with the goal of predicting missing links/ties within a given social network. Thus, important factors such as the individual attributes of spatial social actors, and the underlying patterns of relationship binding these social actors must be taken into consideration because these factors are relevant in understanding the nature and dynamics of a given social network structure. In this paper, we have proposed an interesting hybrid model: Representation Learning via Knowledge-Graph Embeddings and ConvNet (RLVECN). Our proposition herein is designed for examining, extracting, and learning meaningful facts for resolving link prediction problems about social network structures. RLVECN utilizes an edge sampling approach for exploiting the representations of a social graph, via learning the context of each actor with respect to its neighboring actors, with the goal of generating vector-space embeddings per actor which are further harnessed for innate representations via a Convolutional Neural Network (ConvNet) sublayer. Successively, these relatively low-dimensional representations are fed as input features to a downstream classifier for solving link prediction problems in a given social network. Our proposition, RLVECN, has been trained and evaluated on six (6) real-world benchmark social graph datasets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle