qq_29989735
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2019-08-17 16:23

求问:network embedded中的链接预测的通用步骤

本人最近才接触到的network embedded, 看的论文几乎都是embedded之后
得到向量表征,直接做节点分类(标签分类),或者链接预测。
大多数论文都没有将链接预测的具体过程,就不太懂它的一般步骤是怎么样的?
有看到一些论文说 选取一些有链接的关系的边作为测试,其他的边作为训练,
并且选取的边的还有负类。然后就没有了。
就不太懂具体是怎么预测的?
我自己目前的理解是 选取之后的网络作为之前向量表征方法(如deepwalk)的输入,得到向量之后,在计算之前选的边的节点之间的某种相似度(是这样么?如果是指标选什么 才有说服力呢?)根据相似度来判读是否有链接?是这样么。

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1条回答

  • qq_44140903 HAN~ 1月前

    请问您现在有答案了嘛

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