Linkpredictie — Inferentie van ontbrekende en toekomstige verbindingen in netwerken
Linkpredictie is een netwerkanalyse-taak die schat welke verbindingen ontbreken in een waargenomen graaf of welke verbindingen waarschijnlijk in de toekomst zullen ontstaan. Geformaliseerd door Liben-Nowell en Kleinberg (2003, 2007), omvat het een spectrum aan benaderingen — van eenvoudige structurele gelijkenisindices zoals Common Neighbors, Jaccard-coëfficiënt en Adamic-Adar, tot matrixfactorisatie en graaf-neuraal netwerk (GNN) methoden — en wordt het geëvalueerd met AUC en Average Precision om rekening te houden met de sterk onevenwichtige verhouding van bestaande tot niet-bestaande verbindingen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
- Zhang, M. & Chen, Y. (2018). Link Prediction Based on Graph Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Link Prediction (Missing and Future Edge Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/link-prediction
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- CentraaliteitsanalyseNetwerkanalyse↔ vergelijken
- Community DetectionNetwerkanalyse↔ vergelijken
- Graaf Neuraal NetwerkNetwerkanalyse↔ vergelijken
- Netwerk-embeddingNetwerkanalyse↔ vergelijken
- Stochastic Block ModelNetwerkanalyse↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →