Original title:
Predikce spojení v odvozených sociálních sítích
Translated title:
Link Prediction in Inferred Social Networks
Authors:
Měkota, Ondřej ; Holubová, Irena (advisor) ; Peška, Ladislav (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2021
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] Social networks can be helpful for the analysis of behaviour of people. An existing social network is rarely available, and its nodes and edges have to be inferred from not necessarily graph data. Link prediction can be used to either correct inaccuracies or to forecast links about to appear in the future. In this work, we study the prediction of miss- ing links in a social network inferred from real-world bank data. We review and compare both verified and modern approaches to link prediction. Following the advancements of deep learning in recent years, we primarily focus on graph neural networks, and their ability to scale to large networks. We propose an adjustment to an existing graph neural network method and show that its performance is either comparable with or outperform- ing the original method. The comparison is performed on two social networks inferred from the same data. We show that it is relatively hard to outperform the verified link prediction methods with graph neural networks. 1Sociální sítě mohou pomáhat v analýze chování lidí. Existující sociální síť je výjimečně dostupná, její vrcholy a hrany je potřeba odvodit z dat, která nemusí nutně být grafová. Predikce spojení, v takové síti, může být použito buď k opravě nepřesností nebo k před- povědi existence hran v budoucnu. V této práce se zabýváme studiem predikce spojení v sociální síti odvozené z reálných bankovních dat. Popisujeme a porovnáváme ověřené a moderní metody pro predikci spojení v grafech. Vzhledem k rozvoji hlubokého učení v posledních letech, jsme se zaměřili zejména na grafové neuronové sítě a jejich možnosti použití na velkých sociálních sítích. Navrhli jsme vylepšení existující architektury grafové neuronové sítě a ukázali jsme, že naše metoda je porovnatelná s existujícími metodami v predikci spojení nebo je překonává v průměrné přesnosti. Porovnání je provedeno na dvou sociálních sítích odvozených ze stejných dat. Ukázali jsme, že je relativně těžké překonat klasické metody pro predikci spojení grafovými neuronovými síti. 1
Keywords:
inferred social network|link prediction|graph data|graph neural network; odvozená sociální síť|predikce spojení|grafová data|grafová neuronová síť
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/127345