新たな多様性指標を用いたグラフニューラルネットワークによるリンク予測

抄録

近年，多くの分野で多様性の重要性が認識されるようになっている．その中で，ソーシャルネットワークなどにおけるノード間のリンクの多様性も重要である．本研究では，リンク予測を行う際に，こうしたネットワークにおける多様性を維持する方法を提案する．そのために，先行研究を参考に，ネットワークにおける多様性を示す指標と，類似性に基づく指標を新たに定義する．そして，これらの指標をグラフニューラルネットワークに導入し，ネットワークのリンクを予測する．本手法を実データに適用した実験の結果，多様性を維持しつつ，高い予測精度が得られることが確認された．本手法は．推薦システムの性能向上への応用が期待される．