This paper presents an approach proposed for the Science4cast 2021 competition, organized by the Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence, whose main goal was to predict the likelihood of future associations between machine learning concepts in a semantic network. The developed methodology corresponds to a solution for a scenario of availability of low computational power only, exploiting the extraction of low order topological features and its incorporation in an optimized classifier to estimate the degree of future connections between the nodes. The reasons that motivated the developed methodologies will be discussed, as well as some results, limitations and suggestions of improvements.


翻译:本文件介绍了由人造情报高级研究所组织的科学4cast 2021竞赛的拟议方法,其主要目的是预测在语义网络中机器学习概念今后可能存在联系,开发的方法符合一种解决办法,即只提供低计算能力,利用低排序地形特征的提取,并将其纳入一个优化分类器,以估计节点之间未来联系的程度,将讨论促使制定方法的原因,以及一些结果、限制和改进建议。

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网络中的链路预测(Link Prediction)是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。这种预测既包含了对未知链接(exist yet unknown links)的预测也包含了对未来链接(future links)的预测。该问题的研究在理论和应用两个方面都具有重要的意义和价值 。
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
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