Link tahmini nedir ve hangi mimariler kullanılır?

Bağ tahmini, graf analizinde, iki düğüm arasında bir kenarın var olma olasılığını, graf yapısı ve düğüm özelliklerine dayanarak tahmin etmeniz gereken bir görevdir.

Bağ tahmini için temel mimariler ve yaklaşımlar:

• Özellik tabanlı yöntemler: düğümlerin ve komşularının özelliklerini kullanır, örneğin ortak komşular, Jaccard katsayısı.

• Graf Sinir Ağları (Graph Neural Networks, GNN): çevrelerini dikkate alarak düğüm temsilleri eğitir. Popüler mimariler:

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

• Gömülü temelli modeller: düğümler vektör uzayında temsil edilir ve bağlantı, vektörler üzerindeki işlemlerle tahmin edilir (örneğin, skalar çarpım).

• Olasılık grafiği temelli modeller: bağlantıları değerlendirmek için olasılık modelleri kullanır.

GNN ile bağ tahmini örneği: önce düğüm gömülerini almak için GNN eğitilir, sonra iki düğüm arasındaki kenar olasılığı, benzerlik fonksiyonu (örneğin, nokta çarpımı) kullanılarak hesaplanır ve olasılığı almak için sigmoid uygulanır.