GCN 链结预测 负采样 想要请教链结预测当中的负采样问题

Question

GCN 链结预测 链路预测 负采样
想要请教链结预测当中的负采样问题。
link prediciton的目标是要辨认当前网路图当中的连接关系，
因为正样本(正边)少、负样本(负边)多，会需要从负样本随机取得一些标签放入训练，
可是这样的模型未来在使用的目的是要对于潜在连接情况做辨认，
这样负样本(负边)是否会采样到「可能存在的证样本(正边)」，造成模型使用上出现问题，
也就是只能辨认现在确实存在的正边，而未能发挥找出潜在正边的效果?

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

对于链结预测中的负采样问题，我们可以采取一些策略来解决。在链结预测任务中，我们通常使用正样本（即已知存在的连接）和负样本（即未知连接或者假设不存在的连接）来训练模型，以便模型能够学习到网络中连接的模式和规律。
然而，如果我们简单地随机采样负样本，存在一定的问题，即可能会采样到可能存在的正样本，从而导致模型对于潜在连接的辨别能力下降，仅仅能够识别已知存在的连接，而无法挖掘出潜在的新连接。
为了解决这个问题，我们可以采用以下几种方法：

1. 负采样策略的设计 ：设计一种更加智能的负采样策略，以避免采样到可能存在的正样本。例如，可以根据节点的度数进行采样，保证采样到的负样本与正样本的节点度数分布相似，从而降低采样到正样本的可能性。
2. 负采样时的约束条件 ：在进行负采样时，可以设置一些约束条件，确保采样到的负样本不与已知的正样本存在重叠。例如，在采样时可以排除已知的正样本所连接的节点，以避免采样到重复的连接。
3. 动态调整负采样策略 ：根据模型的训练过程和性能表现，动态调整负采样策略。例如，可以根据模型的训练情况调整负样本的采样概率或者采样的方式，以提高模型的性能。
4. 生成负样本的方法 ：除了简单的随机采样外，还可以尝试其他生成负样本的方法，例如基于随机游走的方法或者基于负采样的生成模型，以获得更加多样化和具有代表性的负样本。
   综上所述，针对链结预测中的负采样问题，我们可以通过设计更加智能的负采样策略、设置约束条件、动态调整策略以及尝试其他生成负样本的方法来解决。这些方法可以帮助我们更好地训练模型，提高模型在辨别网络连接方面的性能。

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