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笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接

1、引言

工作：通过已知连接，补全未知连接

思想：

  • 直接提取link特征，把link变成D维向量
  • 把link两端节点的D维向量拼接在一起（不好，丢失了link本身的连接结构信息）

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第1张图片

2、连接分类

  • 客观静态图：蛋白质分子
  • 动态生成图：论文生成、社交网络（从上个时间（点或段）预测下个时间，并与真实的下个时间作比较）

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第2张图片

3、连接的特征分类

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第3张图片

两点之间-最短路径长度

-容易忽略节点的重要度

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第4张图片

局部区域-邻居节点的共同邻居（邻域信息）

-共同好友个数、交并比、共同好友的重要度

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第5张图片

-也会出现两个节点没有邻域信息，所以就要考虑看全图信息

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第6张图片

全局信息 katz index 卡兹系数

-节点u和节点v之间长度为k的路径个数

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第7张图片

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第8张图片

笔记（四）传统图机器学习的特征工程-连接_第9张图片

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