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  Link Propagation: A Fast Semi-supervised Learning Algorithm for Link Prediction

Kashima, H., Kato, T., Yamanishi, Y., Sugiyama, M., & Tsuda, K. (2009). Link Propagation: A Fast Semi-supervised Learning Algorithm for Link Prediction. In H. Park, S. Parthasarathy, & H. Liu (Eds.), 2009 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2009) (pp. 1099-1110). Society for Industrial and Applied Mathematics: Philadelphia, PA, USA.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C4F1-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-F92D-4
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://epubs.siam.org/doi/10.1137/1.9781611972795.94 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Kashima, H, Autor           
Kato, T, Autor
Yamanishi , Y, Autor
Sugiyama, M, Autor
Tsuda, K1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose Link Propagation as a new semi-supervised learning method for link prediction problems, where the task is to predict
unknown parts of the network structure by using auxiliary information
such as node similarities. Since the proposed method can
fill in missing parts of tensors, it is applicable to multi-relational
domains, allowing us to handle multiple types of links simultaneously.
We also give a novel efficient algorithm for Link Propagation
based on an accelerated conjugate gradient method.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 5654
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2009 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2009)
Veranstaltungsort: Sparks, NV, USA
Start-/Enddatum: 2009-04-30 - 2009-05-02

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2009 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2009)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Park, H, Herausgeber
Parthasarathy, S, Herausgeber
Liu, H, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Society for Industrial and Applied Mathematics : Philadelphia, PA, USA
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1099 - 1110 Identifikator: ISBN: 978-0-89871-682-5