USING GRAPH EMBEDDINGS FOR WIKIPEDIA LINK PREDICTION
Journal Title: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї - Year 2019, Vol 0, Issue 1
Abstract
Link prediction is an important area of study in network analysis and graph theory which tries to answer the question of whether two nodes in the graph might have an association in the future. Nowadays, graphs are ubiquitously present in our lives (social networks, circuits, roads etc.), which is why the problem is crucial to the development of intelligent applications. In the past, there have been proposed methods of solving link prediction problem through algebraic formulations and heuristics, however, their expressive power and transferability fell short. Recently, graph embedding methods have risen to popularity because of their effectiveness and the ability to transfer knowledge between tasks. Inspired by the famous in machine learning and natural language processing research Word2Vec approach, these methods try to learn a distributed vector representation, called an embedding, of graph nodes. After that a binary classifier given a pair of embeddings predicts the probability of the existence of a link between the encoded nodes. In this paper, we review several graph embedding approaches for the problem of Wikipedia link prediction, namely Wikipedia2vec, Role2vec, AttentionWalk and Walkets. Wikipedia link prediction tries to find pages that should be interlinked due to some semantic relation. We evaluate prediction accuracy on a hold-out set of links and show which one proves to be better at mining associations between Wikipedia concepts. The results include qualitative (principal component analysis dimensionality reduction and visualization) and quantitative (accuracy) differences between the proposed methods. As a part of the conclusion, further research questions are provided, including new embedding architectures and the creation of a graph embedding algorithms benchmark.
Authors and Affiliations
Roman Shaptala, Gennadiy Kyselev
Keywords
Related Articles
- EP ID EP603781
- DOI 10.20998/2079-0023.2019.01.09
- Views 101
- Downloads 0
ШЛЯХИ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ЗРІЛОСТІ
<p class="104">Стисло розглянуті основні етапи еволюції поняття якості виробу та послуги, починаючи з системи Тейлора до концепції тотального менеджменту якості TQM (Total Quality Management). Зважаючи на універсальний х...
Имитационное моделирование процессов в реакторе ВВЭР-1000 при регулировании мощности поглощающими стержнями
<span>Представлены математические модели реактора ВВЭР-1000 серии В-320 в относительных переменных состояния, которые описывают нейтронную кинетику реактора, тепловые процессы, изменение концентрации ксенона при регулиро...
МОДЕЛИ СБАЛАНСИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ВХОДНЫХ, ВЫХОДНЫХ ПОТОКОВ ПРОДУКТОВ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ТЕРРИТОРИИ
<p class="204">В работе рассматриваются вопросы повышения эффективности функционирования предприятий аграрной сферы за счет снижения их убытков путем создания интегрированного комплекса моделей сбалансированного планиров...
ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ
Розглядається алгоритм машинного навчання комп’ютеризованої системи контролю знань за тестовими завданнями. При цьому машинне навчання здійснюється в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу д...
Метод поэлементной многокритериальной композиции оптимальных маршрутов в транспортных сетях
<span>Предложен простой метод отыскания оптимальных маршрутов в транспортной задаче линейного программирования. Задача решена с использованием совокупности критериев: средняя суммарная стоимость транспортировок, продолжи...