RCoCo: Contrastive Collective Link Prediction in Riemannian Space

Core Concepts

Proposing RCoCo for collective link prediction across multiplex networks in Riemannian space.

Abstract

研究提出了RCoCo模型，用于在黎曼空间中进行多重网络的集体链接预测。该模型利用曲率感知图注意力网络（κ-GAT）协同地处理网络内和网络间行为，以解决几个挑战：合作的内部和网络间行为、表示空间选择、稀缺锚定用户学习等。通过广泛实验验证了RCoCo的有效性。

Stats

Facebook: 422,291 nodes, 3,710,789 links
TwitterA: 669,198 nodes, 12,749,257 links
TwitterB: 5,167 nodes, 164,660 links
Foursquare: 5,240 nodes, 76,972 links
DBpediaCH: 66,469 nodes, 153,929 links
DBpediaEN: 98,125 nodes, 237.674 links
AMiner: 26,386 nodes, 273,476 links
DBLP: 24.352 nodes.316.565 links
表1显示了Facebook、TwitterA、TwitterB、Foursquare、DBpediaCH、DBpediaEN、AMiner和DBLP数据集的几何特征。

Quotes

"Link prediction typically studies the probability of future interconnection among nodes with the observation in a single social network."
"In RCoCo...we propose to study a challenging yet practical problem of Geometry-aware Collective Link Prediction across Multiplex Network."
"We argue that intra-link prediction boosts inter-link prediction and vice versa."

Key Insights Distilled From

RCoCo

by Li Sun,Mengj... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01864.pdf

Deeper Inquiries

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