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The Link Prediction Problem in Bipartite Networks

机译：双向网络中的链路预测问题

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We define and study the link prediction problem in bipartite networks, specializing general link prediction algorithms to the bipartite case. In a graph, a link prediction function of two vertices denotes the similarity or proximity of the vertices. Common link prediction functions for general graphs are defined using paths of length two between two nodes. Since in a bipartite graph adjacency vertices can only be connected by paths of odd lengths, these functions do not apply to bipartite graphs. Instead, a certain class of graph kernels (spectral transformation kernels) can be generalized to bipartite graphs when the positive-semidefinite kernel constraint is relaxed. This generalization is realized by the odd component of the underlying spectral transformation. This construction leads to several new link prediction pseudokernels such as the matrix hyperbolic sine, which we examine for rating graphs, authorship graphs, folksonomies, document-feature networks and other types of bipartite networks.
机译：我们定义和研究双向网络中的链接预测问题，专门针对双向情况进行通用链接预测算法。在图中，两个顶点的链接预测函数表示这些顶点的相似度或接近度。使用两个节点之间长度为2的路径定义通用图的通用链接预测功能。由于在二部图中，邻接顶点只能通过奇数长度的路径连接，因此这些功能不适用于二部图。取而代之的是，当放宽正半限定核约束时，可以将一类图核（频谱变换核）推广为二部图。这种概括是通过基础频谱变换的奇数分量实现的。这种构造导致了一些新的链接预测伪核，例如矩阵双曲正弦波，我们将检查它们的等级图，作者图，民俗分类法，文档特征网络和其他类型的二分网络。

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