Evaluating link prediction on large graphs
Visualitza/Obre
10.3233/978-1-61499-578-4-90
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/78545
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2015
EditorIOS Press
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Exploiting network data (i.e., graphs) is a rather particular case of data mining. The size and relevance of network domains justifies research on graph mining, but also brings forth severe complications. Computational aspects like scalability and parallelism have to be reevaluated, and well as certain aspects of the data mining process. One of those are the methodologies used to evaluate graph mining methods, particularly when processing large graphs. In this paper we focus on the evaluation of a graph mining task known as Link Prediction. First we explore the available solutions in traditional data mining for that purpose, discussing which methods are most appropriate. Once those are identified, we argue about their capabilities and limitations for producing a faithful and useful evaluation. Finally, we introduce a novel modification to a traditional evaluation methodology with the goal of adapting it to the problem of Link Prediction on large graphs.
CitacióGarcia-Gasulla, D., Cortes, C., Ayguade, E., Labarta, J. Evaluating link prediction on large graphs. A: International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence. "Artificial Intelligence Research and Development: Proceedings of the 18th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence". Valencia: IOS Press, 2015, p. 90-99.
ISBN978-1-61499-578-4
Versió de l'editorhttp://ebooks.iospress.nl/volumearticle/40922
Col·leccions
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.274]
- KEMLG - Grup d'Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic - Ponències/Comunicacions de congressos [110]
- CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions - Ponències/Comunicacions de congressos [784]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.954]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
lp_eval.pdf | 408,5Kb | Visualitza/Obre |