Link Prediction als Suche der Nadel im Heuhaufen

Zur Evaluierung von Embeddingmodellen für Netzwerke ist es gängige Praxis, zu bewerten, inwiefern die generierten Vektorrepräsentierungen zum Erraten von vergessenen/zukünftigen Kanten genutzt werden. Das gängige Experimentiersetup legt hierbei jedoch meistens eine ausbalancierte Klassifizierungsaufgabe zu Grunde. In dieser Arbeit soll die Aufgabe als „Suche der Nadel im Heuhaufen“ betrachtet werden: Wenige zu findende tatsächliche Kanten sollen aus einer deutlich größeren Menge von „negativen Kanten“ gefunden werden.

Informationen: Maximilian Stubbemann