Process / pipeline

Predicción de Enlaces — Inferencia de Aristas Faltantes y Futuras en Redes

La predicción de enlaces es una tarea de análisis de redes que estima qué aristas faltan en un grafo observado o qué aristas es probable que se formen en el futuro. Formalizada por Liben-Nowell y Kleinberg (2003, 2007), abarca un espectro de enfoques — desde índices simples de similitud estructural como Vecinos Comunes, coeficiente de Jaccard y Adamic-Adar, hasta métodos de factorización de matrices y redes neuronales de grafos (GNN) — y se evalúa con AUC y Precisión Media para tener en cuenta la proporción fuertemente desequilibrada de aristas reales frente a las no existentes.

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDownload slides

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fuentes

  1. Liben-Nowell, D. & Kleinberg, J. (2007). The Link-Prediction Problem for Social Networks. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(7), 1019-1031. DOI: 10.1002/asi.20591
  2. Zhang, M. & Chen, Y. (2018). Link Prediction Based on Graph Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Link Prediction (Missing and Future Edge Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/link-prediction

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citado por

ScholarGateLink Prediction (Link Prediction (Missing and Future Edge Inference)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/link-prediction · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026