Пешгӯии пайванд чӣ аст ва кадом сохторҳо истифода мешаванд?

Пешгӯии пайвандҳо вазифаи дар таҳлили графҳо мебошад, ки дар он бояд эҳтимолияти вуҷуд доштани як канор байни ду нуқта пешгӯӣ карда шавад, бо асос ёфтани ба сохтори граф ва хосиятҳои нуқтаҳо.

Архитектураҳо ва муносибатҳои асосӣ барои пешгӯии пайвандҳо:

• Режимҳои асосёфта ба хусусиятҳо (Feature-based): истифодаи хосиятҳои нуқтаҳо ва ҳамсояҳои онҳо, масалан, ҳамсояҳои умумӣ, коэффисиенти Ҷаккард.

• Шабакаҳои нейронӣ графӣ (Graph Neural Networks, GNN): омӯзиш додани намояндагиҳои нуқтаҳо бо дар назар гирифтани муҳити онҳо. Архитектураҳои машҳур:

  • Шабакаҳои конволютсионӣ дар граф (GCN)
  • Шабакаҳои диққат дар граф (GAT)
  • GraphSAGE

• Моделҳо бо асоси дарвозаҳо (embeddings): нуқтаҳо дар фазои векторӣ тасвир мешаванд, ва пайванд тавассути амалҳо дар векторҳо пешгӯӣ мешавад (масалан, маҳсулоти скалярӣ).

• Моделҳо бо асоси графҳои эҳтимолӣ: истифодаи моделҳои эҳтимолӣ барои арзёбии пайвандҳо.

Масал бо GNN барои пешгӯии пайвандҳо: аввал GNN барои гирифтани дарвозаҳои нуқтаҳо омӯзонида мешавад, сипас эҳтимолияти пайванд байни ду нуқта тавассути функсияи монандӣ (масалан, маҳсулоти скалярӣ) ҳисоб карда мешавад ва сигмоид барои гирифтани эҳтимолият истифода мешавад.