Czym jest przewidywanie linków i jakie architektury są używane?

Predykcja połączeń to zadanie w analizie grafów, w którym należy przewidzieć prawdopodobieństwo istnienia krawędzi między dwoma węzłami, opierając się na strukturze grafu i właściwościach węzłów.

Główne architektury i podejścia do predykcji połączeń:

• Metody oparte na cechach (Feature-based): wykorzystują cechy węzłów i ich sąsiadów, na przykład wspólni sąsiedzi, współczynnik Jaccarda.

• Sieci neuronowe grafowe (Graph Neural Networks, GNN): uczą reprezentacje węzłów z uwzględnieniem ich otoczenia. Popularne architektury:

  • Konwolucyjne sieci grafowe (GCN)
  • Sieci uwagi grafowej (GAT)
  • GraphSAGE

• Modele oparte na osadzeniach (embeddings): węzły są reprezentowane w przestrzeni wektorowej, a połączenie jest przewidywane za pomocą operacji na wektorach (np. iloczyn skalarny).

• Modele oparte na probabilistycznych grafach: wykorzystują modele probabilistyczne do oceny połączeń.

Przykład z GNN do predykcji połączeń: najpierw trenuje się GNN, aby uzyskać osadzenia węzłów, następnie oblicza się prawdopodobieństwo krawędzi między dwoma węzłami za pomocą funkcji podobieństwa (np. iloczyn skalarny) i stosuje się funkcję sigmoidalną, aby uzyskać prawdopodobieństwo.