Joint Link Prediction and Network Alignment via Cross-graph Embedding
时间: 2024-04-18 22:28:22 浏览: 273
关于"Joint Link Prediction and Network Alignment via Cross-graph Embedding",我可以给你一些简要的解释。这是一种将关联网络对齐和链路预测问题结合起来的方法,通过交叉图嵌入来实现。
在关联网络对齐中,我们希望找到两个不同网络之间的相似性,并将它们对齐在一起。而链路预测则是根据已有的网络拓扑结构,预测可能存在的缺失边或新增边。
通过交叉图嵌入方法,我们可以将这两个任务结合起来。首先,我们将两个网络转化为低维向量表示,即嵌入向量。然后,我们使用这些嵌入向量来计算网络之间的相似性,并进行对齐和预测。
具体而言,我们可以使用图神经网络或其他嵌入方法来学习网络的嵌入向量。然后,通过计算这些向量之间的相似性,可以找到两个网络中相对应的节点,并进行对齐。此外,我们还可以使用这些向量来预测缺失边或新增边。
通过联合进行关联网络对齐和链路预测,我们可以更好地利用两个任务之间的相关信息,并提高预测的准确性。
希望对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
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