Análisis de Link Prediction Problem for Social Networks

07 Nov 2016

El artículo Link Prediction Problem for Social Network el problema de link prediction. Dado un grafo de una red social o similar, se quiere predecir qué links se formarán en el futuro.

Se realizan experimentos con cinco datasets de papers y autores, donde la intención es predecir con los datos más antiguos qué autores colaborarán en el futuro. Se analizan varios métodos, desde random, pasando por métodos que cuentan los vecinos en común entre dos nodos, hasta métodos más sotisficados como PageRank.

La comparación es interesante y en general se concluye que es buena idea investigar sobre el tema, puesto que se demuestra que los resultados mejoran usando uno u otro approach. Además, la observación de que se debió ponderar mejor las interacciones recientes es acertada.

Sin embargo, los resultados no son concluyentes respecto a cuál de los métodos más sotisficados podría ser el mejor, de hecho en las figuras se muestran que sólo comparar los vecinos en común es mejor que varios métodos y comparable con otros más. También se revisa el problema de small worlds y que a veces se forma un link con nodos de distancia mayor que dos, pero de alguna manera siento que estos problemas se contradicen el uno con el otro (hasta cierto punto) y hace que la conclusión del paper sea menos limpia.

Referencias

• David Liben-Nowell and Jon Kleinberg. 2007. The link-prediction problem for social networks. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 58, 7 (May 2007), 1019-1031.