Link prediction in graphs is a task that has been widely investigated. It has been applied in various domains such as knowledge graph completion, content/item recommendation, social network recommendations and so on. The initial focus of most research was on link prediction in static graphs. However, there has recently been abundant work on modeling temporal graphs, and consequently one of the tasks that has been researched is link prediction in temporal graphs. However, most of the existing work does not focus on the order of link formation, and only predicts the existence of links. In this study, we aim to predict the order of node interactions.


翻译:图表中的链接预测是一项广泛调查的任务,已应用于知识图完成、内容/项目建议、社会网络建议等各个领域。大多数研究的最初重点是静态图表中的链接预测。然而,最近对时间图模型做了大量的工作,因此,研究的任务之一是时间图中的链接预测。然而,大多数现有工作并不侧重于链接形成顺序,而只是预测存在链接。在本研究中,我们的目标是预测节点互动的顺序。

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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 。
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