Link proqnozu nədir və hansı memarlıq istifadə olunur?

Bağlantı proqnozuq, qraf analizində iki düyüm arasında kənarın mövcud olma ehtimalını təxmin etmək və qrafın quruluşu və düyümlərin xüsusiyyətlərinə əsaslanır.

Bağlantı proqnozu üçün əsas memarlıq və yanaşmalar:

• Xüsusiyyətlərə əsaslanan metodlar: düyümlərin və onların qonşularının xüsusiyyətlərini istifadə edir, məsələn, ümumi qonşular, Jaccard əmsalı.

• Qraf neyron şəbəkələri (Graph Neural Networks, GNN): ətraf mühiti nəzərə alaraq düyümlərin nümayəndəliklərini öyrədir. Populyar memarlıq:

  • Graph Convolutional Networks (GCN)
  • Graph Attention Networks (GAT)
  • GraphSAGE

• Embedding əsaslı modellər: düyümlər vektor sahəsində təsvir edilir və əlaqə vektorlar üzərində əməliyyatlar vasitəsilə proqnozlaşdırılır (məsələn, skalar hasil).

• Ehtimal qraf modelləri: əlaqələri qiymətləndirmək üçün ehtimal modellərindən istifadə edir.

GNN ilə əlaqə proqnozu nümunəsi: əvvəlcə, düyümlərin embeddinglərini əldə etmək üçün GNN öyrədilir, sonra iki düyüm arasındakı əlaqənin ehtimalı oxşarlıq funksiyası (məsələn, nöqtə hasil) vasitəsilə hesablanır və ehtimalı almaq üçün siqmoid tətbiq edilir.