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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 245 - 255 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.3.245
이용수
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A social network is typically represented as a graph (or network), where links on the graph represent relationships between nodes. The link prediction problem determines which links are likely to appear in the future graphs. We propose a novel link prediction algorithm based on unsupervised learning of the network using Generative Adversarial Network (GAN). For recent years, the GAN has been very successful in image generation applications. This study is one of few attempts to utilize the GAN for non-image related applications. In our approach, the GAN is trained to learn the structural characteristics of a given network complementing the similarity-based methods for individual links that rely on local information. The proposed GAN-based network learning is augmented with feature selection utilizing Graph Autoencoder (GAE). We performed computational experiments to evaluate the performance of the proposed algorithm for two real-life social networks (Bibliographic network and Facebook network.)
목차
1. 서론
2. 네트워크 구조적 특성의 표현 방법
3. 링크 예측 알고리즘
4. 실험 결과 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Adamic, L. A. and Adar, E. (2003), Friends and neighbors on the web, Social Network, 25(3), 211-230.
Al Hasan, M., Chaoji, V., Salem, S., and Zaki, M. (2006), Link prediction using supervised learning, SDM06 : workshop on link analysis, counter-terrorism and security.
Bader, J. S., Chaudhuri, A., Rothberg, J. M., and Chant, J. (2003), Gaining confidence in high-throughput protein interaction networks, Nature Biotechnology, 22(1), 78-85.
Barabasi, A. L. and Albert, R. (1999), Emergence of scaling in random networks, Science, 286(5439), 509-512.
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., and Kegelmeyer, W. P. (2002), SMOTE : synthetic minority over-sampling technique, Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321-357.
Al Hasan, M., Chaoji, V., Salem, S., and Zaki, M. (2006), Link prediction using supervised learning, SDM06 : workshop on link analysis, counter-terrorism and security.
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Barabasi, A. L. and Albert, R. (1999), Emergence of scaling in random networks, Science, 286(5439), 509-512.
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., and Kegelmeyer, W. P. (2002), SMOTE : synthetic minority over-sampling technique, Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321-357.
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