Übergangsfossilien

@misc{glass1957new1,
    author = "Glass, B",
    title = "Neuer fehlender Glied entdeckt",
    year = "1957",
    howpublished = "Science, v. 126, p. 158-159",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Glass, B., 1957, Neuer fehlender Glied entdeckt: Science, v. 126, p. 158-159.}"
}

Clustering-Algorithmen sind für die Aufgabe der Klassenidentifikation in räumlichen Datenbanken attraktiv. Die Anwendung auf große räumliche Datenbanken stellt jedoch folgende Anforderungen an Clustering-Algorithmen: minimale Anforderungen an Domänenwissen zur Bestimmung der Eingabeparameter, Entdeckung von Clustern beliebiger Form und gute Effizienz auf großen Datenbanken. Die bekannten Clustering-Algorithmen bieten keine Lösung für die Kombination dieser Anforderungen. In diesem Papier stellen wir den neuen Clustering-Algorithmus DBSCAN vor, der auf einem dichte-basierten Konzept von Clustern basiert, das darauf ausgelegt ist, Cluster beliebiger Form zu entdecken. DBSCAN erfordert nur einen Eingabeparameter und unterstützt den Benutzer bei der Bestimmung eines geeigneten Werts dafür. Wir haben eine experimentelle Bewertung der Effektivität und Effizienz von DBSCAN mit synthetischen Daten und echten Daten des SEQUOIA 2000 Benchmarks durchgeführt. Die Ergebnisse unserer Experimente zeigen, dass (1) DBSCAN deutlich effektiver ist bei der Entdeckung von Clustern beliebiger Form als der bekannte Algorithmus CLARANS und dass (2) DBSCAN CLARANS in Bezug auf die Effizienz um einen Faktor von mehr als 100 übertrifft.

@article{openalexw1673310716,
    author = "Ester, Martin und Kriegel, Hans‐Peter und Sander, Jörg und Xu, Xiaowei",
    title = "Ein dichte-basierter Algorithmus zur Entdeckung von Clustern in großen räumlichen Datenbanken mit Rauschen",
    year = "1996",
    abstract = "Clustering-Algorithmen sind für die Aufgabe der Klassenidentifikation in räumlichen Datenbanken attraktiv. Die Anwendung auf große räumliche Datenbanken stellt jedoch folgende Anforderungen an Clustering-Algorithmen: minimale Anforderungen an Domänenwissen zur Bestimmung der Eingabeparameter, Entdeckung von Clustern beliebiger Form und gute Effizienz auf großen Datenbanken. Die bekannten Clustering-Algorithmen bieten keine Lösung für die Kombination dieser Anforderungen. In diesem Papier stellen wir den neuen Clustering-Algorithmus DBSCAN vor, der auf einem dichte-basierten Konzept von Clustern basiert, das darauf ausgelegt ist, Cluster beliebiger Form zu entdecken. DBSCAN erfordert nur einen Eingabeparameter und unterstützt den Benutzer bei der Bestimmung eines geeigneten Werts dafür. Wir haben eine experimentelle Bewertung der Effektivität und Effizienz von DBSCAN mit synthetischen Daten und echten Daten des SEQUOIA 2000 Benchmarks durchgeführt. Die Ergebnisse unserer Experimente zeigen, dass (1) DBSCAN deutlich effektiver ist bei der Entdeckung von Clustern beliebiger Form als der bekannte Algorithmus CLARANS und dass (2) DBSCAN CLARANS in Bezug auf die Effizienz um einen Faktor von mehr als 100 übertrifft.",
    openalex = "W1673310716"
}

Das World Wide Web wächst durch einen dezentralen, fast anarchischen Prozess, und dies hat zu einem großen, hyperverlinkten Korpus geführt, ohne die Art der logischen Organisation, die in traditioneller erstelltes Hypermedia eingebaut werden kann. Um unter solchen Umständen eine sinnvolle Struktur zu extrahieren, entwickeln wir ein Konzept von hyperverlinkten Communities im WWW durch eine Analyse der Link-Topologie. Durch die Anwendung einer einfachen, mathematisch sauberen Methode zur Definition und Offenlegung der Struktur dieser Communities können wir eine Reihe von Themen ableiten: Die Communities können als Kern aus zentralen, "autoritativen" Seiten betrachtet werden, die durch "Hub-Seiten" miteinander verlinkt sind; und sie zeigen eine natürliche Art von hierarchischer Themenverallgemeinerung, die direkt aus dem Verknüpfungsmuster abgeleitet werden kann. Unsere Untersuchung zeigt, dass der Prozess, durch den Benutzer des Webs Seiten und Links erstellen, auf einer "lokalen" Ebene sehr schwer zu verstehen ist, aber zu einem viel höheren Grad an geordneter, übergeordneter Struktur führt...

@article{doi101145276627276652,
    author = "Gibson, David und Kleinberg, Jon und Raghavan, Prabhakar",
    title = "Inferring Web communities from link topology",
    year = "1998",
    abstract = "The World Wide Web grows through a decentralized, almost anarchic process, and this has resulted in a large hyperlinked corpus without the kind of logical organization that can be built into more traditionally-created hypermedia. To extract meaningful structure under such circumstances, we develop a notion of hyperlinked communities on the www through an analysis of the link topology. By invoking a simple, mathematically clean method for defining and exposing the structure of these communities, we are able to derive a number of themes: The communities can be viewed as containing a core of central, \"authoritative\" pages linked together by \"hub pages\"; and they exhibit a natural type of hierarchical topic generalization that can be inferred directly from the pattern of linkage. Our investigation shows that although the process by which users of the Web create pages and links is very difficult to understand at a \"local\" level, it results in a much greater degree of orderly high-level stru...",
    url = "https://doi.org/10.1145/276627.276652",
    doi = "10.1145/276627.276652",
    openalex = "W2020423193"
}

Gegeben eine Momentaufnahme eines sozialen Netzwerks, können wir ableiten, welche neuen Interaktionen zwischen seinen Mitgliedern in naher Zukunft wahrscheinlich eintreten werden? Wir formulieren diese Frage als das Link-Prediction-Problem und entwickeln Ansätze zur Link-Prediction auf der Grundlage von Maßnahmen zur Analyse der „Nähe“ von Knoten in einem Netzwerk. Experimente an großen Co-Autor-Netzwerken deuten darauf hin, dass Informationen über zukünftige Interaktionen allein aus der Netzwerktopologie extrahiert werden können und dass relativ subtile Maßnahmen zur Erkennung der Knotennähe direktere Maßnahmen übertreffen können.

@article{doi101145956863956972,
    author = "Liben‐Nowell, David und Kleinberg, Jon",
    title = "The link prediction problem for social networks",
    year = "2003",
    abstract = "Gegeben eine Momentaufnahme eines sozialen Netzwerks, können wir ableiten, welche neuen Interaktionen zwischen seinen Mitgliedern in naher Zukunft wahrscheinlich eintreten werden? Wir formulieren diese Frage als das Link-Prediction-Problem und entwickeln Ansätze zur Link-Prediction auf der Grundlage von Maßnahmen zur Analyse der „Nähe“ von Knoten in einem Netzwerk. Experimente an großen Co-Autor-Netzwerken deuten darauf hin, dass Informationen über zukünftige Interaktionen allein aus der Netzwerktopologie extrahiert werden können und dass relativ subtile Maßnahmen zur Erkennung der Knotennähe direktere Maßnahmen übertreffen können.",
    url = "https://doi.org/10.1145/956863.956972",
    doi = "10.1145/956863.956972",
    openalex = "W2420733993",
    references = "doi101145775047775126"
}

Empfehlungssysteme können in einer digitalen Bibliotheksumgebung wertvolle Dienstleistungen bieten, wie der kommerzielle Erfolg in den Buch-, Film- und Musikindustrien zeigt. Einer der am häufigsten verwendeten und erfolgreichsten Empfehlungsalgorithmen ist das kollaborative Filtern, das die Korrelationen innerhalb von Benutzer-Objekt-Interaktionen untersucht, um Benutzerinteressen und -präferenzen abzuleiten. Allerdings ist die Empfehlungsqualität kollaborativer Filterungsansätze stark durch das Problem der Datenknappheit begrenzt. Um dieses Problem zu mildern, haben wir zuvor graphbasierte Algorithmen vorgeschlagen, um transitive Benutzer-Objekt-Assoziationen zu untersuchen. In diesem Artikel erweitern wir die Idee, Benutzer-Objekt-Interaktionen als Graphen zu analysieren, und verwenden Link-Prediction-Ansätze aus der jüngeren Literatur zur Netzwerkmodellierung, um kollaborative Filterungsempfehlungen zu erstellen. Wir haben eine breite Palette von Verknüpfungsmaßen für die Erstellung von Empfehlungen angepasst. Unsere vorläufigen experimentellen Ergebnisse auf Basis eines Buchempfehlungsdatensatzes zeigen, dass einige dieser Maßnahmen eine deutlich bessere Leistung als Standard-Kollaborationsfilteralgorithmen erzielten.

@article{doi10114510653851065415,
    author = "Huang, Zan und Li, Xin und Chen, Hsinchun",
    title = "Link prediction approach to collaborative filtering",
    year = "2005",
    abstract = "Empfehlungssysteme können in einer digitalen Bibliotheksumgebung wertvolle Dienstleistungen bieten, wie der kommerzielle Erfolg in den Buch-, Film- und Musikindustrien zeigt. Einer der am häufigsten verwendeten und erfolgreichsten Empfehlungsalgorithmen ist das kollaborative Filtern, das die Korrelationen innerhalb von Benutzer-Objekt-Interaktionen untersucht, um Benutzerinteressen und -präferenzen abzuleiten. Allerdings ist die Empfehlungsqualität kollaborativer Filterungsansätze stark durch das Problem der Datenknappheit begrenzt. Um dieses Problem zu mildern, haben wir zuvor graphbasierte Algorithmen vorgeschlagen, um transitive Benutzer-Objekt-Assoziationen zu untersuchen. In diesem Artikel erweitern wir die Idee, Benutzer-Objekt-Interaktionen als Graphen zu analysieren, und verwenden Link-Prediction-Ansätze aus der jüngeren Literatur zur Netzwerkmodellierung, um kollaborative Filterungsempfehlungen zu erstellen. Wir haben eine breite Palette von Verknüpfungsmaßen für die Erstellung von Empfehlungen angepasst. Unsere vorläufigen experimentellen Ergebnisse auf Basis eines Buchempfehlungsdatensatzes zeigen, dass einige dieser Maßnahmen eine deutlich bessere Leistung als Standard-Kollaborationsfilteralgorithmen erzielten.",
    url = "https://doi.org/10.1145/1065385.1065415",
    doi = "10.1145/1065385.1065415",
    openalex = "W2151498529"
}

In diesem Papier befassen wir uns mit dem Problem der Entdeckung fehlender Hypertext-Verknüpfungen in Wikipedia. Die von uns vorgeschlagene Methode besteht aus zwei Schritten: Erstens berechnen wir einen Cluster hochähnlicher Seiten um eine gegebene Seite herum, und zweitens identifizieren wir Kandidatenverknüpfungen aus diesen ähnlichen Seiten, die auf der gegebenen Seite fehlen könnten. Die Hauptinnovation liegt im Algorithmus, den wir zur Identifizierung ähnlicher Seiten verwenden, LTRank, der Seiten unter Verwendung von Co-Zitier- und Seitentitelinformationen rankt. Sowohl LTRank als auch die Verknüpfungserkennungsmethode wurden manuell evaluiert und zeigen befriedigende Ergebnisse, insbesondere angesichts der Einfachheit der Methoden und der Konservativität der Evaluierungskriterien.

@article{doi10114511342711134284,
    author = "Adafre, Sisay Fissaha und de Rijke, Maarten",
    title = "Entdeckung fehlender Verknüpfungen in Wikipedia",
    year = "2005",
    abstract = "In diesem Papier befassen wir uns mit dem Problem der Entdeckung fehlender Hypertext-Verknüpfungen in Wikipedia. Die von uns vorgeschlagene Methode besteht aus zwei Schritten: Erstens berechnen wir einen Cluster hochähnlicher Seiten um eine gegebene Seite herum, und zweitens identifizieren wir Kandidatenverknüpfungen aus diesen ähnlichen Seiten, die auf der gegebenen Seite fehlen könnten. Die Hauptinnovation liegt im Algorithmus, den wir zur Identifizierung ähnlicher Seiten verwenden, LTRank, der Seiten unter Verwendung von Co-Zitier- und Seitentitelinformationen rankt. Sowohl LTRank als auch die Verknüpfungserkennungsmethode wurden manuell evaluiert und zeigen befriedigende Ergebnisse, insbesondere angesichts der Einfachheit der Methoden und der Konservativität der Evaluierungskriterien.",
    url = "https://doi.org/10.1145/1134271.1134284",
    doi = "10.1145/1134271.1134284",
    openalex = "W2071018679",
    references = "doi101016s1389128699000225, doi101016s1389128699000407, doi101145775047775126, doi101145985692985765, doi105210fmv8i121108, openalexw1596622341, openalexw169460412, openalexw2106750491, openalexw241431267, openalexw2964758656"
}

Die Analyse sozialer Netzwerke hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Die Linkvorhersage ist eine zentrale Forschungsrichtung in diesem Bereich. In diesem Papier untersuchen wir die Linkvorhersage als Aufgabe des überwachenden Lernens. Dabei identifizieren wir eine Reihe von Merkmalen, die für die Leistung im Rahmen des überwachenden Lernens entscheidend sind. Die identifizierten Merkmale sind sehr einfach zu berechnen und gleichzeitig überraschend effektiv bei der Lösung des Problems der Linkvorhersage. Wir erklären zudem die Effektivität der Merkmale anhand ihrer Klassendichteverteilung. Anschließend vergleichen wir verschiedene Klassen von Algorithmen des überwachenden Lernens hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung unter Verwendung verschiedener Leistungsmaße wie Genauigkeit, Precision-Recall, F-Werte, quadratischer Fehler usw. mit einer 5-fachen Kreuzvalidierung. Unsere Ergebnisse an zwei praktischen Datensätzen sozialer Netzwerke zeigen, dass die meisten bekannten Klassifikationsalgorithmen (Entscheidungsbäume, k-NN, mehrschichtige Perzeptronen, SVM, RBF-Netzwerk) Links mit vergleichbarer Leistung vorhersagen können, wobei SVM in allen Leistungsmaßen alle anderen mit schmalem Vorsprung übertrifft. Auch die Rangfolge der Merkmale mit beliebten Algorithmen zur Merkmalsrangfolge zeigt, dass eine kleine Teilmenge von Merkmalen immer eine signifikante Rolle bei der Linkvorhersage spielt.

@article{openalexw2768375068,
    author = "Hasan, Mohammad Al und Chaoji, Vineet und Salem, Saeed und Zaki, Mohammed J.",
    title = "Linkvorhersage unter Verwendung von überwachtem Lernen",
    year = "2006",
    abstract = "Die Analyse sozialer Netzwerke hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Die Linkvorhersage ist eine zentrale Forschungsrichtung in diesem Bereich. In diesem Papier untersuchen wir die Linkvorhersage als Aufgabe des überwachenden Lernens. Dabei identifizieren wir eine Reihe von Merkmalen, die für die Leistung im Rahmen des überwachenden Lernens entscheidend sind. Die identifizierten Merkmale sind sehr einfach zu berechnen und gleichzeitig überraschend effektiv bei der Lösung des Problems der Linkvorhersage. Wir erklären zudem die Effektivität der Merkmale anhand ihrer Klassendichteverteilung. Anschließend vergleichen wir verschiedene Klassen von Algorithmen des überwachenden Lernens hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung unter Verwendung verschiedener Leistungsmaße wie Genauigkeit, Precision-Recall, F-Werte, quadratischer Fehler usw. mit einer 5-fachen Kreuzvalidierung. Unsere Ergebnisse an zwei praktischen Datensätzen sozialer Netzwerke zeigen, dass die meisten bekannten Klassifikationsalgorithmen (Entscheidungsbäume, k-NN, mehrschichtige Perzeptronen, SVM, RBF-Netzwerk) Links mit vergleichbarer Leistung vorhersagen können, wobei SVM in allen Leistungsmaßen alle anderen mit schmalem Vorsprung übertrifft. Auch die Rangfolge der Merkmale mit beliebten Algorithmen zur Merkmalsrangfolge zeigt, dass eine kleine Teilmenge von Merkmalen immer eine signifikante Rolle bei der Linkvorhersage spielt.",
    openalex = "W2768375068"
}

Zusammenfassung Gegeben eine Momentaufnahme eines sozialen Netzwerks, können wir ableiten, welche neuen Interaktionen zwischen seinen Mitgliedern in naher Zukunft wahrscheinlich eintreten werden? Wir formulieren diese Frage als das Problem der Link-Vorhersage und entwickeln Ansätze zur Link-Vorhersage auf Basis von Maßnahmen zur Analyse der „Nähe“ von Knoten in einem Netzwerk. Experimente an großen Co-Autorenschaftsnetzwerken deuten darauf hin, dass Informationen über zukünftige Interaktionen allein aus der Netzwerktopologie extrahiert werden können und dass relativ subtile Maßnahmen zur Erkennung der Knotennähe direkte Maßnahmen übertreffen können.

@article{doi101002asi20591,
    author = "Liben‐Nowell, David und Kleinberg, Jon",
    title = "The link‐prediction problem for social networks",
    year = "2007",
    journal = "Journal of the American Society for Information Science and Technology",
    abstract = "Zusammenfassung Gegeben eine Momentaufnahme eines sozialen Netzwerks, können wir ableiten, welche neuen Interaktionen zwischen seinen Mitgliedern in naher Zukunft wahrscheinlich eintreten werden? Wir formulieren diese Frage als das Problem der Link-Vorhersage und entwickeln Ansätze zur Link-Vorhersage auf Basis von Maßnahmen zur Analyse der „Nähe“ von Knoten in einem Netzwerk. Experimente an großen Co-Autorenschaftsnetzwerken deuten darauf hin, dass Informationen über zukünftige Interaktionen allein aus der Netzwerktopologie extrahiert werden können und dass relativ subtile Maßnahmen zur Erkennung der Knotennähe direkte Maßnahmen übertreffen können.",
    url = "https://doi.org/10.1002/asi.20591",
    doi = "10.1002/asi.20591",
    openalex = "W4232932184",
    references = "doi101002sici10974571199009416391aidasi130co29, doi101007bf02289026, doi1010160306457383900626, doi101016s0048733396009171, doi101016s016975529800110x, doi101016s0378873303000091, doi10103830918, doi101073pnas982404, doi101126science2865439509, doi101137s003614450342480"
}

@article{doi101038nature06830,
    author = "Clauset, Aaron und Moore, Cristopher und Newman, M. E. J.",
    title = "Hierarchische Struktur und die Vorhersage fehlender Verbindungen in Netzwerken",
    year = "2008",
    journal = "Nature",
    url = "https://doi.org/10.1038/nature06830",
    doi = "10.1038/nature06830",
    openalex = "W2157082398",
    references = "doi101002asi20591"
}

@incollection{doi101007978364204930941,
    author = "Volz, Julius und Bizer, Christian und Gaedke, Martin und Kobilarov, Georgi",
    title = "Entdecken und Pflegen von Links im Web of Data",
    year = "2009",
    booktitle = "Lecture notes in computer science",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-3-642-04930-9\_41",
    doi = "10.1007/978-3-642-04930-9\_41",
    openalex = "W1491268609"
}

Die Vorhersage fehlender Verbindungen in unvollständigen Netzwerken, wie Protein-Protein-Interaktionsnetzwerken oder sehr wahrscheinlichen, aber noch nicht existierenden Verbindungen in evolutionären Netzwerken wie Freundschaftsnetzwerken in der Web-Gesellschaft, kann als Leitfaden für weitere Experimente oder als wertvolle Information für Webnutzer betrachtet werden. In diesem Artikel stellen wir einen lokalen Pfadindex vor, um die Wahrscheinlichkeit der Existenz einer Verbindung zwischen zwei Knoten zu schätzen. Wir schlagen ein Netzwerkmodell mit steuerbarer Dichte und Rauschstärke bei der Generierung von Verbindungen vor und sammeln Daten von sechs realen Netzwerken. Umfassende numerische Simulationen sowohl an modellierten als auch an realen Netzwerken zeigten die hohe Effektivität und Effizienz des lokalen Pfadindex im Vergleich zu zwei bekannten und weit verbreiteten Indizes: den gemeinsamen Nachbarn und dem Katz-Index. Tatsächlich liefert der lokale Pfadindex wettbewerbsfähige genaue Vorhersagen wie der Katz-Index, benötigt jedoch deutlich weniger CPU-Zeit und Speicherplatz als der Katz-Index, was ihn daher zu einem starken Kandidaten für potenzielle praktische Anwendungen im Datenmining von Netzwerken mit riesiger Größe macht.

@article{doi101103physreve80046122,
    author = "Lü, Linyuan und Jin, Ci-Hang und Zhou, Tao",
    title = "Similarity index based on local paths for link prediction of complex networks",
    year = "2009",
    journal = "Physical Review E",
    abstract = "Die Vorhersage fehlender Verbindungen in unvollständigen Netzwerken, wie Protein-Protein-Interaktionsnetzwerken oder sehr wahrscheinlichen, aber noch nicht existierenden Verbindungen in evolutionären Netzwerken wie Freundschaftsnetzwerken in der Web-Gesellschaft, kann als Leitfaden für weitere Experimente oder als wertvolle Information für Webnutzer betrachtet werden. In diesem Artikel stellen wir einen lokalen Pfadindex vor, um die Wahrscheinlichkeit der Existenz einer Verbindung zwischen zwei Knoten zu schätzen. Wir schlagen ein Netzwerkmodell mit steuerbarer Dichte und Rauschstärke bei der Generierung von Verbindungen vor und sammeln Daten von sechs realen Netzwerken. Umfassende numerische Simulationen sowohl an modellierten als auch an realen Netzwerken zeigten die hohe Effektivität und Effizienz des lokalen Pfadindex im Vergleich zu zwei bekannten und weit verbreiteten Indizes: den gemeinsamen Nachbarn und dem Katz-Index. Tatsächlich liefert der lokale Pfadindex wettbewerbsfähige genaue Vorhersagen wie der Katz-Index, benötigt jedoch deutlich weniger CPU-Zeit und Speicherplatz als der Katz-Index, was ihn daher zu einem starken Kandidaten für potenzielle praktische Anwendungen im Datenmining von Netzwerken mit riesiger Größe macht.",
    url = "https://doi.org/10.1103/physreve.80.046122",
    doi = "10.1103/physreve.80.046122",
    openalex = "W1564354600"
}

@article{doi101140epjbe2009003358,
    author = "Zhou, Tao und Lü, Linyuan und Zhang, Yi‐Cheng",
    title = "Vorhersage fehlender Verbindungen über lokale Informationen",
    year = "2009",
    journal = "The European Physical Journal B",
    url = "https://doi.org/10.1140/epjb/e2009-00335-8",
    doi = "10.1140/epjb/e2009-00335-8",
    openalex = "W2007444087",
    references = "doi101002asi20591"
}

Der Begriff „Linked Data" bezieht sich auf eine Reihe von Best Practices für die Veröffentlichung und Verknüpfung strukturierter Daten im Web. Diese Best Practices wurden von einer wachsenden Zahl von Datenanbietern in den letzten drei Jahren übernommen, was zur Schaffung eines globalen Datenraums mit Milliarden von Aussagen führte – das Web of Data. In diesem Artikel stellen die Autoren das Konzept und die technischen Prinzipien von Linked Data vor und setzen diese in den weiteren Kontext verwandter technologischer Entwicklungen. Sie beschreiben die bis dato erzielten Fortschritte bei der Veröffentlichung von Linked Data im Web, überprüfen Anwendungen, die entwickelt wurden, um das Web of Data zu nutzen, und skizzieren eine Forschungsagenda für die Linked Data-Community, während sie voranschreitet.

@article{doi104018jswis2009081901,
    author = "Bizer, Christian und Heath, Tom und Berners‐Lee, Tim",
    title = "Linked Data - Die Geschichte bis jetzt",
    year = "2009",
    journal = "International Journal on Semantic Web and Information Systems",
    abstract = "Der Begriff „Linked Data" bezieht sich auf eine Reihe von Best Practices für die Veröffentlichung und Verknüpfung strukturierter Daten im Web. Diese Best Practices wurden von einer wachsenden Zahl von Datenanbietern in den letzten drei Jahren übernommen, was zur Schaffung eines globalen Datenraums mit Milliarden von Aussagen führte – das Web of Data. In diesem Artikel stellen die Autoren das Konzept und die technischen Prinzipien von Linked Data vor und setzen diese in den weiteren Kontext verwandter technologischer Entwicklungen. Sie beschreiben die bis dato erzielten Fortschritte bei der Veröffentlichung von Linked Data im Web, überprüfen Anwendungen, die entwickelt wurden, um das Web of Data zu nutzen, und skizzieren eine Forschungsagenda für die Linked Data-Community, während sie voranschreitet.",
    url = "https://doi.org/10.4018/jswis.2009081901",
    doi = "10.4018/jswis.2009081901",
    openalex = "W2015191210"
}

Wir untersuchen Online-Sozialnetzwerke, in denen Beziehungen entweder positiv (was Beziehungen wie Freundschaft anzeigt) oder negativ (was Beziehungen wie Opposition oder Antagonismus anzeigt) sein können. Ein solches Gemisch aus positiven und negativen Verbindungen tritt in einer Vielzahl von Online-Einstellungen auf; wir untersuchen Datensätze aus Epinions, Slashdot und Wikipedia. Wir finden, dass die Vorzeichen der Verbindungen in den zugrunde liegenden Sozialnetzwerken mit hoher Genauigkeit vorhergesagt werden können, unter Verwendung von Modellen, die sich über diesen vielfältigen Bereich von Websites hinweg verallgemeinern. Diese Modelle liefern Einblicke in einige der grundlegenden Prinzipien, die die Bildung von vorzeichenbehafteten Verbindungen in Netzwerken antreiben, und werfen Licht auf Theorien des Gleichgewichts und des Status aus der Sozialpsychologie; sie deuten auch soziale Computereinsätze an, durch die die Einstellung eines Nutzers gegenüber einem anderen aus den Beweisen geschätzt werden kann, die durch ihre Beziehungen zu anderen Mitgliedern des umgebenden Sozialnetzwerks bereitgestellt werden.

@article{doi10114517726901772756,
    author = "Leskovec, Jure und Huttenlocher, Daniel P. und Kleinberg, Jon",
    title = "Vorhersage positiver und negativer Verbindungen in Online-Sozialnetzwerken",
    year = "2010",
    abstract = "Wir untersuchen Online-Sozialnetzwerke, in denen Beziehungen entweder positiv (was Beziehungen wie Freundschaft anzeigt) oder negativ (was Beziehungen wie Opposition oder Antagonismus anzeigt) sein können. Ein solches Gemisch aus positiven und negativen Verbindungen tritt in einer Vielzahl von Online-Einstellungen auf; wir untersuchen Datensätze aus Epinions, Slashdot und Wikipedia. Wir finden, dass die Vorzeichen der Verbindungen in den zugrunde liegenden Sozialnetzwerken mit hoher Genauigkeit vorhergesagt werden können, unter Verwendung von Modellen, die sich über diesen vielfältigen Bereich von Websites hinweg verallgemeinern. Diese Modelle liefern Einblicke in einige der grundlegenden Prinzipien, die die Bildung von vorzeichenbehafteten Verbindungen in Netzwerken antreiben, und werfen Licht auf Theorien des Gleichgewichts und des Status aus der Sozialpsychologie; sie deuten auch soziale Computereinsätze an, durch die die Einstellung eines Nutzers gegenüber einem anderen aus den Beweisen geschätzt werden kann, die durch ihre Beziehungen zu anderen Mitgliedern des umgebenden Sozialnetzwerks bereitgestellt werden.",
    url = "https://doi.org/10.1145/1772690.1772756",
    doi = "10.1145/1772690.1772756",
    openalex = "W2073415627"
}

Zusammenfassung. Das Web verknüpfter Daten basiert auf der Idee, dass Datenelemente im Web durch RDF-Verbindungen miteinander verknüpft sind. Leider zeigt die Realität im Web, dass Quellen verknüpfter Daten einige RDF-Verbindungen setzen, die auf Datenelemente in verwandten Datenquellen zeigen, aber sie setzen eindeutig keine RDF-Verbindungen zu allen Datenquellen, die verwandte Daten bereitstellen. In diesem Papier stellen wir Silk Server, einen Komponenten zur Identitätsauflösung, vor, der innerhalb von Architekturen für Anwendungen verknüpfter Daten verwendet werden kann, um Web-Daten mit zusätzlichen RDF-Verbindungen zu erweitern. Silk Server ist so konzipiert, dass er mit einem eingehenden Strom von RDF-Instanzen verwendet wird, die beispielsweise von einem Crawler für verknüpfte Daten erzeugt werden. Silk Server passt die RDF-Beschreibungen eingehender Instanzen an einen lokalen Satz bekannter Instanzen an und entdeckt fehlende Verbindungen zwischen ihnen. Basierend auf dieser Einschätzung kann eine Anwendung Daten über neu entdeckte Instanzen in ihrem Repository speichern oder Daten, die bereits über eine Entität bekannt sind, mit zusätzlichen Daten über die Entität aus dem Web verschmelzen. Anschließend berichten wir über die Ergebnisse eines Experiments, bei dem Silk Server verwendet wurde, um RDF-Verbindungen zwischen Autoren und Publikationen aus dem Semantic Web Dog Food Corpus und einem Strom von FOAF-Profilen zu erzeugen, die vom Web durchsucht wurden.

@article{openalexw2394691298,
    author = "Isele, Robert und Jentzsch, Anja und Bizer, Christian",
    title = "Silk server - fehlende Verbindungen hinzufügen, während verknüpfte Daten konsumiert werden",
    year = "2010",
    journal = "MADOC (Universität Mannheim)",
    abstract = "Zusammenfassung. Das Web verknüpfter Daten basiert auf der Idee, dass Datenelemente im Web durch RDF-Verbindungen miteinander verknüpft sind. Leider zeigt die Realität im Web, dass Quellen verknüpfter Daten einige RDF-Verbindungen setzen, die auf Datenelemente in verwandten Datenquellen zeigen, aber sie setzen eindeutig keine RDF-Verbindungen zu allen Datenquellen, die verwandte Daten bereitstellen. In diesem Papier stellen wir Silk Server, einen Komponenten zur Identitätsauflösung, vor, der innerhalb von Architekturen für Anwendungen verknüpfter Daten verwendet werden kann, um Web-Daten mit zusätzlichen RDF-Verbindungen zu erweitern. Silk Server ist so konzipiert, dass er mit einem eingehenden Strom von RDF-Instanzen verwendet wird, die beispielsweise von einem Crawler für verknüpfte Daten erzeugt werden. Silk Server passt die RDF-Beschreibungen eingehender Instanzen an einen lokalen Satz bekannter Instanzen an und entdeckt fehlende Verbindungen zwischen ihnen. Basierend auf dieser Einschätzung kann eine Anwendung Daten über neu entdeckte Instanzen in ihrem Repository speichern oder Daten, die bereits über eine Entität bekannt sind, mit zusätzlichen Daten über die Entität aus dem Web verschmelzen. Anschließend berichten wir über die Ergebnisse eines Experiments, bei dem Silk Server verwendet wurde, um RDF-Verbindungen zwischen Autoren und Publikationen aus dem Semantic Web Dog Food Corpus und einem Strom von FOAF-Profilen zu erzeugen, die vom Web durchsucht wurden.",
    url = "https://openalex.org/W2394691298",
    openalex = "W2394691298",
    references = "doi101007978364204930941, doi101007s1322201000217, doi101016jwebsem200509001, doi101016jwebsem200802005, doi10114514566501456651, doi104018jswis2009081901, openalexw156172657, openalexw1577231857, openalexw2403886113, openalexw2611894836"
}

Online-Soziale-Netzwerk-Plattformen sind in den letzten Jahren zunehmend populär geworden. Infolgedessen haben sich neue interdisziplinäre Forschungsrichtungen entwickelt, in denen Methoden der Sozialnetzwerkanalyse auf Netzwerke mit Hunderten von Millionen von Nutzern angewendet werden. Leider können Verbindungen zwischen Individuen aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) 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Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) 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Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung gebildet.) Fehlende Verbindungen zwischen Individuen können aufgrund unvollkommener Akquisitionsprozesse oder weil sie noch nicht im Online-

Entity Linking (EL) ist die Aufgabe, Nennung von Namen in Webtexten mit ihren Referent-Entitäten in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Traditionelle EL-Methoden verknüpfen Nennungen von Namen in einem Dokument in der Regel unter der Annahme, dass sie unabhängig voneinander sind. Es gibt jedoch oft zusätzliche Abhängigkeiten zwischen verschiedenen EL-Entscheidungen, d. h., die Entitäten im selben Dokument sollten semantisch miteinander verwandt sein. In solchen Fällen kann Collective Entity Linking, bei dem die Nennungen von Namen im selben Dokument gemeinsam verknüpft werden, indem die Abhängigkeiten zwischen ihnen ausgenutzt werden, die Genauigkeit des Entity Linking verbessern.

@article{doi10114520099162010019,
    author = "Han, Xianpei und Sun, Le und Zhao, Jun",
    title = "Collective entity linking in web text",
    year = "2011",
    abstract = "Entity Linking (EL) ist die Aufgabe, Nennung von Namen in Webtexten mit ihren Referent-Entitäten in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Traditionelle EL-Methoden verknüpfen Nennungen von Namen in einem Dokument in der Regel unter der Annahme, dass sie unabhängig voneinander sind. Es gibt jedoch oft zusätzliche Abhängigkeiten zwischen verschiedenen EL-Entscheidungen, d. h., die Entitäten im selben Dokument sollten semantisch miteinander verwandt sein. In solchen Fällen kann Collective Entity Linking, bei dem die Nennungen von Namen im selben Dokument gemeinsam verknüpft werden, indem die Abhängigkeiten zwischen ihnen ausgenutzt werden, die Genauigkeit des Entity Linking verbessern.",
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Das Paradigma der Linked Data hat sich zu einem leistungsfähigen Enabler für den Übergang vom dokumentenorientierten Web zum Semantic Web entwickelt. Während die Menge der als Linked Data veröffentlichten Daten stetig wächst und 25 Milliarden Tripel überschritten hat, sind weniger als 5 % dieser Tripel Links zwischen Wissensdatenbanken. Link-Erkennungs-Frameworks bieten die Funktionalität, um fehlende Links zwischen Wissensdatenbanken in einer halbautomatischen Weise zu entdecken. Die Aufgabe, Wissensdatenbanken zu verknüpfen, erfordert jedoch eine erhebliche Zeitaufwand, insbesondere wenn sie an großen Datensätzen durchgeführt wird. Dieser Artikel stellt und bewertet LIMES – einen neuartigen zeiteffizienten Ansatz für die Link-Erkennung in metrischen Räumen. Unser Ansatz nutzt die mathematischen Eigenschaften metrischer Räume, um Schätzungen der Ähnlichkeit zwischen Instanzen zu berechnen. Diese Schätzungen werden dann verwendet, um eine große Anzahl von Instanzenpaaren auszuschließen, die die Abbildungsbedingungen nicht erfüllen. Somit kann LIMES die Anzahl der Vergleiche, die während des Abbildungsprozesses benötigt werden, um Größenordnungen reduzieren. Wir präsentieren die mathematische Grundlage und die Kernalgorithmen, die in der Implementierung eingesetzt werden. Wir bewerten LIMES mit synthetischen Daten, um sein Verhalten auf kleinen und großen Datensätzen mit verschiedenen Konfigurationen zu verdeutlichen, und zeigen, dass unser Ansatz die Zeitkomplexität einer Abbildungsaufgabe signifikant reduzieren kann. Zusätzlich vergleichen wir die Laufzeit unseres Frameworks mit einem state-of-the-art Link-Erkennungs-Tool. Wir zeigen, dass LIMES bei der Abbildung großer Wissensdatenbanken mehr als 60-mal schneller ist.

@article{openalexw192652968,
    author = "Ngomo, Axel-cyrille Ngonga und Auer, Sören",
    title = "LIMES – Ein zeiteffizienter Ansatz für die großflächige Link-Erkennung im Web of Data",
    year = "2011",
    abstract = "Das Paradigma der Linked Data hat sich zu einem leistungsfähigen Enabler für den Übergang vom dokumentenorientierten Web zum Semantic Web entwickelt. Während die Menge der als Linked Data veröffentlichten Daten stetig wächst und 25 Milliarden Tripel überschritten hat, sind weniger als 5 % dieser Tripel Links zwischen Wissensdatenbanken. Link-Erkennungs-Frameworks bieten die Funktionalität, um fehlende Links zwischen Wissensdatenbanken in einer halbautomatischen Weise zu entdecken. Die Aufgabe, Wissensdatenbanken zu verknüpfen, erfordert jedoch eine erhebliche Zeitaufwand, insbesondere wenn sie an großen Datensätzen durchgeführt wird. Dieser Artikel stellt und bewertet LIMES – einen neuartigen zeiteffizienten Ansatz für die Link-Erkennung in metrischen Räumen. Unser Ansatz nutzt die mathematischen Eigenschaften metrischer Räume, um Schätzungen der Ähnlichkeit zwischen Instanzen zu berechnen. Diese Schätzungen werden dann verwendet, um eine große Anzahl von Instanzenpaaren auszuschließen, die die Abbildungsbedingungen nicht erfüllen. Somit kann LIMES die Anzahl der Vergleiche, die während des Abbildungsprozesses benötigt werden, um Größenordnungen reduzieren. Wir präsentieren die mathematische Grundlage und die Kernalgorithmen, die in der Implementierung eingesetzt werden. Wir bewerten LIMES mit synthetischen Daten, um sein Verhalten auf kleinen und großen Datensätzen mit verschiedenen Konfigurationen zu verdeutlichen, und zeigen, dass unser Ansatz die Zeitkomplexität einer Abbildungsaufgabe signifikant reduzieren kann. Zusätzlich vergleichen wir die Laufzeit unseres Frameworks mit einem state-of-the-art Link-Erkennungs-Tool. Wir zeigen, dass LIMES bei der Abbildung großer Wissensdatenbanken mehr als 60-mal schneller ist.",
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    openalex = "W192652968",
    references = "doi101007978354076298052, doi101007978364204930941, doi101109tit2005844059, doi101126science1136800, doi10114514566501456651, doi104018jswis2009081901, openalexw1647671624, openalexw2171574281, openalexw2611200784, openalexw46452414"
}

Das Verknüpfen von Entitäten mit einem Wissensspeicher (Entity Linking) ist ein zentrales Problem beim Brückenbau zwischen textuellen Daten und dem strukturierten Wissensspeicher. Aufgrund des Problems der Namensvariation und des Problems der Namensambiguität hängen die Entscheidungen zum Entity Linking kritisch von dem heterogenen Wissen über Entitäten ab. In diesem Papier stellen wir ein generatives probabilistisches Modell vor, das als Entity-Mention-Modell bezeichnet wird und heterogenes Entitätenwissen (einschließlich Popularitätswissen, Namenswissen und Kontextwissen) für die Aufgabe des Entity Linking nutzen kann. In unserem Modell wird jeder zu verknüpfende Namenshinweis als eine durch eine dreistufige generative Geschichte erzeugte Probe modelliert, und das Entitätenwissen ist in der Verteilung der Entitäten im Dokument P(e), der Verteilung der möglichen Namen einer bestimmten Entität P(s|e) und der Verteilung der möglichen Kontexte einer bestimmten Entität P(c|e) kodiert. Um die referierende Entität eines Namenshinweises zu finden, kombiniert unsere Methode die Beweise aus allen drei Verteilungen P(e), P(s|e) und P(c|e). Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode die traditionellen Methoden signifikant übertrifft. 1

@article{openalexw2162638401,
    author = "Han, Xianpei und Sun, Le",
    title = "A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base",
    year = "2011",
    abstract = "Das Verknüpfen von Entitäten mit einem Wissensspeicher (Entity Linking) ist ein zentrales Problem beim Brückenbau zwischen textuellen Daten und dem strukturierten Wissensspeicher. Aufgrund des Problems der Namensvariation und des Problems der Namensambiguität hängen die Entscheidungen zum Entity Linking kritisch von dem heterogenen Wissen über Entitäten ab. In diesem Papier stellen wir ein generatives probabilistisches Modell vor, das als Entity-Mention-Modell bezeichnet wird und heterogenes Entitätenwissen (einschließlich Popularitätswissen, Namenswissen und Kontextwissen) für die Aufgabe des Entity Linking nutzen kann. In unserem Modell wird jeder zu verknüpfende Namenshinweis als eine durch eine dreistufige generative Geschichte erzeugte Probe modelliert, und das Entitätenwissen ist in der Verteilung der Entitäten im Dokument P(e), der Verteilung der möglichen Namen einer bestimmten Entität P(s|e) und der Verteilung der möglichen Kontexte einer bestimmten Entität P(c|e) kodiert. Um die referierende Entität eines Namenshinweises zu finden, kombiniert unsere Methode die Beweise aus allen drei Verteilungen P(e), P(s|e) und P(c|e). Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode die traditionellen Methoden signifikant übertrifft. 1",
    openalex = "W2162638401",
    references = "doi10114511342711134284"
}

Zusammenfassung. Das LDIF-Linked Data Integration Framework kann in Linked Data-Anwendungen verwendet werden, um heterogene Daten aus dem Web der Linked Data in eine saubere lokale Zielrepräsentation zu übersetzen, während gleichzeitig die Datenherkunft verfolgt wird. LDIF bietet eine ausdrucksstarke Mapping-Sprache zum Übersetzen von Daten aus den verschiedenen Vokabularen, die im Web verwendet werden, in ein konsistentes, lokales Zielvokabular. LDIF umfasst einen Identitätsauflösungs-Komponenten, der URI-Aliase in den Eingabedaten entdeckt und diese basierend auf benutzerdefinierten Matching-Heuristiken durch eine einzige Ziel-URI ersetzt. Zur Verfolgung der Datenherkunft verwendet das LDIF-Framework das Named Graphs-Datenmodell. Dieser Artikel beschreibt die Architektur des LDIF-Frameworks und stellt eine Leistungsbewertung eines Life-Science-Nutzungsfalls vor.

@article{openalexw2405571848,
    author = "Schultz, Andreas und Matteini, Andrea und Isele, Robert und Bizer, Christian und Becker, Christian",
    title = "LDIF - Linked Data Integration Framework",
    year = "2011",
    journal = "MADOC (Universität Mannheim)",
    abstract = "Zusammenfassung. Das LDIF-Linked Data Integration Framework kann in Linked Data-Anwendungen verwendet werden, um heterogene Daten aus dem Web der Linked Data in eine saubere lokale Zielrepräsentation zu übersetzen, während gleichzeitig die Datenherkunft verfolgt wird. LDIF bietet eine ausdrucksstarke Mapping-Sprache zum Übersetzen von Daten aus den verschiedenen Vokabularen, die im Web verwendet werden, in ein konsistentes, lokales Zielvokabular. LDIF umfasst einen Identitätsauflösungs-Komponenten, der URI-Aliase in den Eingabedaten entdeckt und diese basierend auf benutzerdefinierten Matching-Heuristiken durch eine einzige Ziel-URI ersetzt. Zur Verfolgung der Datenherkunft verwendet das LDIF-Framework das Named Graphs-Datenmodell. Dieser Artikel beschreibt die Architektur des LDIF-Frameworks und stellt eine Leistungsbewertung eines Life-Science-Nutzungsfalls vor.",
    openalex = "W2405571848",
    references = "openalexw2394691298"
}

Online-Sozialnetzwerke sind in den letzten Jahren immer beliebter geworden. Infolgedessen haben sich neue interdisziplinäre Forschungsrichtungen entwickelt, in denen Methoden der Sozialnetzwerkanalyse auf Netzwerke mit hunderten von Millionen von Nutzern angewendet werden. Leider können Verbindungen zwischen Individuen entweder aufgrund eines unvollkommenen Erwerbsprozesses oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung eingegangen) fehlen. Das primäre Engpassproblem bei Link-Prediction-Techniken besteht darin, die strukturellen Merkmale zu extrahieren, die für die Klassifizierung von Verbindungen erforderlich sind. In diesem Artikel schlagen wir eine Reihe einfacher, leicht zu berechnender struktureller Merkmale vor, die analysiert werden können, um fehlende Verbindungen zu identifizieren. Wir zeigen, dass durch die Verwendung einfacher struktureller Merkmale ein maschineller Lern-Klassifikator fehlende Verbindungen erfolgreich identifizieren kann, auch wenn er auf die Aufgabe angewendet wird, Verbindungen zwischen Individuen mit mindestens einem gemeinsamen Freund zu klassifizieren. Wir stellen auch eine Methode zur Berechnung der Datenmenge vor, die erforderlich ist, um genauere Klassifikatoren zu erstellen. Die von uns entwickelte neue Friends-Messung und Same community Features zeigen sich als gute Prädiktoren für fehlende Verbindungen. Eine Evaluierungsexperiment wurde an zehn großen Sozialnetzwerk-Datensätzen durchgeführt: Academia.edu, DBLP, Facebook, Flickr, Flixster, Google+, Gowalla, TheMarker, Twitter und YouTube. Unsere Methoden können Betreibern von Sozialnetzwerk-Websites die Fähigkeit bieten, Benutzern dabei zu helfen, bekannte, offline-Kontakte zu finden und neue Freunde online zu entdecken. Sie können auch verwendet werden, um versteckte Verbindungen in Online-Sozialnetzwerken aufzudecken.

@article{doi10114525421822542192,
    author = "Fire, Michael and Tenenboim-Chekina, Lena and Puzis, Rami and Lesser, Ofrit and Rokach, Lior and Elovici, Yuval",
    title = "Computationally efficient link prediction in a variety of social networks",
    year = "2013",
    journal = "ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology",
    abstract = "Online-Sozialnetzwerke sind in den letzten Jahren immer beliebter geworden. Infolgedessen haben sich neue interdisziplinäre Forschungsrichtungen entwickelt, in denen Methoden der Sozialnetzwerkanalyse auf Netzwerke mit hunderten von Millionen von Nutzern angewendet werden. Leider können Verbindungen zwischen Individuen entweder aufgrund eines unvollkommenen Erwerbsprozesses oder weil sie noch nicht im Online-Netzwerk reflektiert sind (d. h., Freunde in der realen Welt haben keine virtuelle Verbindung eingegangen) fehlen. Das primäre Engpassproblem bei Link-Prediction-Techniken besteht darin, die strukturellen Merkmale zu extrahieren, die für die Klassifizierung von Verbindungen erforderlich sind. In diesem Artikel schlagen wir eine Reihe einfacher, leicht zu berechnender struktureller Merkmale vor, die analysiert werden können, um fehlende Verbindungen zu identifizieren. Wir zeigen, dass durch die Verwendung einfacher struktureller Merkmale ein maschineller Lern-Klassifikator fehlende Verbindungen erfolgreich identifizieren kann, auch wenn er auf die Aufgabe angewendet wird, Verbindungen zwischen Individuen mit mindestens einem gemeinsamen Freund zu klassifizieren. Wir stellen auch eine Methode zur Berechnung der Datenmenge vor, die erforderlich ist, um genauere Klassifikatoren zu erstellen. Die von uns entwickelte neue Friends-Messung und Same community Features zeigen sich als gute Prädiktoren für fehlende Verbindungen. Eine Evaluierungsexperiment wurde an zehn großen Sozialnetzwerk-Datensätzen durchgeführt: Academia.edu, DBLP, Facebook, Flickr, Flixster, Google+, Gowalla, TheMarker, Twitter und YouTube. Unsere Methoden können Betreibern von Sozialnetzwerk-Websites die Fähigkeit bieten, Benutzern dabei zu helfen, bekannte, offline-Kontakte zu finden und neue Freunde online zu entdecken. Sie können auch verwendet werden, um versteckte Verbindungen in Online-Sozialnetzwerken aufzudecken.",
    url = "https://doi.org/10.1145/2542182.2542192",
    doi = "10.1145/2542182.2542192",
    openalex = "W2069186598",
    references = "doi101007bf02289026, doi10103830918, doi101073pnas122653799, doi10108817425468200810p10008, doi101109passatsocialcom201120, doi101126science2865439509, doi10114512983061298311, doi10114516562741656278, doi101609icwsmv4i114033, doi1025080tcwv9851, doi104324978008087809612"
}

Derzeit erleben wir ein rasches Wachstum der Anzahl von Online-Systemen, die auf sozialen Beziehungen basieren. Die Verfügbarkeit der riesigen Datenmengen, die in diesen Systemen gesammelt werden, bringt neue Herausforderungen mit sich, denen wir uns stellen müssen, wenn wir sie analysieren möchten. Eines der intensiv erforschten Themen ist die Vorhersage sozialer Verbindungen zwischen Nutzern. Obwohl viel Aufwand betrieben wurde, um neue Vorhersageansätze zu entwickeln, wurden die bestehenden Methoden nicht umfassend analysiert. In diesem Papier untersuchen wir die Korrelation zwischen Netzwerkmetriken und der Genauigkeit verschiedener Vorhersagemethoden. Wir haben sechs zeitgestempelte reale soziale Netzwerke und die zehn am weitesten verbreiteten Link-Prediction-Methoden ausgewählt. Die Ergebnisse der Experimente zeigen, dass die Leistung einiger Methoden eine starke Korrelation mit bestimmten Netzwerkmetriken aufweist. Wir konnten „vorhersagefreundliche" Netzwerke unterscheiden, für die die meisten Vorhersagemethoden gute Ergebnisse liefern, sowie „vorhersageunfreundliche" Netzwerke, für die die meisten Methoden zu einem hohen Vorhersagefehler führen. Eine Korrelationsanalyse zwischen Netzwerkmetriken und der Vorhersagegenauigkeit von Vorhersagemethoden könnte die Grundlage für ein Meta-Learning-System bilden, das basierend auf Netzwerkeigenschaften in der Lage ist, die richtige Vorhersagemethode für ein gegebenes Netzwerk zu empfehlen.

@article{doi1011552015172879,
    author = "Gao, Fei und Musiał, Katarzyna und Cooper, Colin und Tsoka, Sophia",
    title = "Link Prediction Methods and Their Accuracy for Different Social Networks and Network Metrics",
    year = "2015",
    journal = "Scientific Programming",
    abstract = "Derzeit erleben wir ein rasches Wachstum der Anzahl von Online-Systemen, die auf sozialen Beziehungen basieren. Die Verfügbarkeit der riesigen Datenmengen, die in diesen Systemen gesammelt werden, bringt neue Herausforderungen mit sich, denen wir uns stellen müssen, wenn wir sie analysieren möchten. Eines der intensiv erforschten Themen ist die Vorhersage sozialer Verbindungen zwischen Nutzern. Obwohl viel Aufwand betrieben wurde, um neue Vorhersageansätze zu entwickeln, wurden die bestehenden Methoden nicht umfassend analysiert. In diesem Papier untersuchen wir die Korrelation zwischen Netzwerkmetriken und der Genauigkeit verschiedener Vorhersagemethoden. Wir haben sechs zeitgestempelte reale soziale Netzwerke und die zehn am weitesten verbreiteten Link-Prediction-Methoden ausgewählt. Die Ergebnisse der Experimente zeigen, dass die Leistung einiger Methoden eine starke Korrelation mit bestimmten Netzwerkmetriken aufweist. Wir konnten „vorhersagefreundliche" Netzwerke unterscheiden, für die die meisten Vorhersagemethoden gute Ergebnisse liefern, sowie „vorhersageunfreundliche" Netzwerke, für die die meisten Methoden zu einem hohen Vorhersagefehler führen. Eine Korrelationsanalyse zwischen Netzwerkmetriken und der Vorhersagegenauigkeit von Vorhersagemethoden könnte die Grundlage für ein Meta-Learning-System bilden, das basierend auf Netzwerkeigenschaften in der Lage ist, die richtige Vorhersagemethode für ein gegebenes Netzwerk zu empfehlen.",
    url = "https://doi.org/10.1155/2015/172879",
    doi = "10.1155/2015/172879",
    openalex = "W1482500327",
    references = "doi101016jphysrep200510009, doi10103830918, doi10103835075138, doi101090cbms06206, doi101103physrevlett863200, doi101109passatsocialcom201120, doi101126science2865439509, doi101137s003614450342480, doi101148radiology14317063747, openalexw1981745143, openalexw2799004609"
}

Links bilden das Rückgrat der Linked Data Cloud. Mit dem stetigen Wachstum der Datensatzgrößen steigt der Bedarf der Endnutzer, zu wissen, welche Rahmenwerke zur Ableitung von Links zwischen Datensätzen verwendet werden sollen. In dieser Übersicht bewerten wir vergleichend aktuelle Link-Discovery-Tools und Rahmenwerke. Zu diesem Zweck skizzieren wir allgemeine Anforderungen und leiten eine generische Architektur von Link-Discovery-Rahmenwerken ab. Basierend auf dieser generischen Architektur untersuchen und vergleichen wir die Funktionen modernster Linking-Rahmenwerke. Wir analysieren zudem berichtete Leistungsbewertungen für die verschiedenen Rahmenwerke. Schließlich leiten wir Erkenntnisse ab, die sich auf mögliche zukünftige Entwicklungen im Bereich der Link-Discovery beziehen.

@article{doi103233sw150210,
    author = "Nentwig, Markus und Hartung, Michael und Ngomo, Axel-Cyrille Ngonga und Rahm, Erhard",
    title = "Eine Übersicht aktueller Link-Discovery-Rahmenwerke",
    year = "2016",
    journal = "Semantic Web",
    abstract = "Links bilden das Rückgrat der Linked Data Cloud. Mit dem stetigen Wachstum der Datensatzgrößen steigt der Bedarf der Endnutzer, zu wissen, welche Rahmenwerke zur Ableitung von Links zwischen Datensätzen verwendet werden sollen. In dieser Übersicht bewerten wir vergleichend aktuelle Link-Discovery-Tools und Rahmenwerke. Zu diesem Zweck skizzieren wir allgemeine Anforderungen und leiten eine generische Architektur von Link-Discovery-Rahmenwerken ab. Basierend auf dieser generischen Architektur untersuchen und vergleichen wir die Funktionen modernster Linking-Rahmenwerke. Wir analysieren zudem berichtete Leistungsbewertungen für die verschiedenen Rahmenwerke. Schließlich leiten wir Erkenntnisse ab, die sich auf mögliche zukünftige Entwicklungen im Bereich der Link-Discovery beziehen.",
    url = "https://doi.org/10.3233/sw-150210",
    doi = "10.3233/sw-150210",
    openalex = "W2239873446",
    references = "openalexw192652968, openalexw2394691298"
}

@article{doi101016jphysa201711134,
    author = "Yasami, Yasser und Safaei, Farshad",
    title = "Ein neuartiges Multilayer-Modell zur Vorhersage fehlender Verbindungen und zur Prognose zukünftiger Verbindungen in dynamischen komplexen Netzwerken",
    year = "2017",
    journal = "Physica A Statistical Mechanics and its Applications",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.134",
    doi = "10.1016/j.physa.2017.11.134",
    openalex = "W2772410093",
    references = "doi101007s1327801301428"
}

Mit über 300 Millionen aktiven Nutzern gehört Twitter zu den größten Online-Nachrichten- und sozialen Netzwerkdiensten, die es heute gibt. Der offene Zugang zu Informationen auf Twitter macht ihn zu einer wertvollen Datenquelle für Forschung zu sozialen Interaktionen, Sentimentanalyse, Inhaltverbreitung, Linkvorhersage und den Dynamiken hinter menschlichem kollektivem Verhalten im Allgemeinen. Hier verwenden wir Twitter-Daten, um Koinzidenz-Sprachnetzwerke basierend auf Hashtags und basierend auf allen Wörtern in Tweets zu konstruieren, und wir verwenden diese Netzwerke, um Linkvorhersage mittels verschiedener Methoden und Bewertungsmetriken zu untersuchen. Neben der Verwendung von fünf bekannten Methoden schlagen wir zwei effektive gewichtete Ähnlichkeitsmaße vor und vergleichen die erzielten Ergebnisse in Abhängigkeit vom ausgewählten semantischen Kontext von Themen auf Twitter. Wir finden, dass Hashtag-Netzwerke in hohem Maße gleichwertige Ergebnisse liefern wie alle-Wörter-Netzwerke, was die Behauptung stützt, dass Hashtags allein robust den semantischen Kontext von Tweets erfassen und somit nützlich und geeignet sind, um den Inhalt und die Kategorisierung zu untersuchen. Wir führen zudem Rangdiagramme als effizientes Werkzeug zur Vergleichbarkeit der Leistung verschiedener Linkvorhersage-Algorithmen über mehrere Datensätze ein. Unsere Forschung zeigt, dass erfolgreiche Linkvorhersage-Algorithmen gut darin sind, hochwahrscheinliche Links korrekt vorherzusagen, selbst wenn die Informationen über die Netzwerkstruktur unvollständig sind, und dies auch dann, wenn der semantische Kontext auf Hashtags rationalisiert wird.

@article{doi101371journalpone0181079,
    author = "Martinčić-Ipšić, Sanda und Močibob, Edvin und Perc, Matjaž",
    title = "Linkvorhersage auf Twitter",
    year = "2017",
    journal = "PLoS ONE",
    abstract = "Mit über 300 Millionen aktiven Nutzern gehört Twitter zu den größten Online-Nachrichten- und sozialen Netzwerkdiensten, die es heute gibt. Der offene Zugang zu Informationen auf Twitter macht ihn zu einer wertvollen Datenquelle für Forschung zu sozialen Interaktionen, Sentimentanalyse, Inhaltverbreitung, Linkvorhersage und den Dynamiken hinter menschlichem kollektivem Verhalten im Allgemeinen. Hier verwenden wir Twitter-Daten, um Koinzidenz-Sprachnetzwerke basierend auf Hashtags und basierend auf allen Wörtern in Tweets zu konstruieren, und wir verwenden diese Netzwerke, um Linkvorhersage mittels verschiedener Methoden und Bewertungsmetriken zu untersuchen. Neben der Verwendung von fünf bekannten Methoden schlagen wir zwei effektive gewichtete Ähnlichkeitsmaße vor und vergleichen die erzielten Ergebnisse in Abhängigkeit vom ausgewählten semantischen Kontext von Themen auf Twitter. Wir finden, dass Hashtag-Netzwerke in hohem Maße gleichwertige Ergebnisse liefern wie alle-Wörter-Netzwerke, was die Behauptung stützt, dass Hashtags allein robust den semantischen Kontext von Tweets erfassen und somit nützlich und geeignet sind, um den Inhalt und die Kategorisierung zu untersuchen. Wir führen zudem Rangdiagramme als effizientes Werkzeug zur Vergleichbarkeit der Leistung verschiedener Linkvorhersage-Algorithmen über mehrere Datensätze ein. Unsere Forschung zeigt, dass erfolgreiche Linkvorhersage-Algorithmen gut darin sind, hochwahrscheinliche Links korrekt vorherzusagen, selbst wenn die Informationen über die Netzwerkstruktur unvollständig sind, und dies auch dann, wenn der semantische Kontext auf Hashtags rationalisiert wird.",
    url = "https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181079",
    doi = "10.1371/journal.pone.0181079",
    openalex = "W2737056279",
    references = "doi101007s1327801301428"
}

In vielen realen Anwendungen ist es entscheidend, gegeben eine Sammlung von Link-Zuständen eines Netzwerks in einem bestimmten Zeitraum, den Link-Zustand des Netzwerks zu einem zukünftigen Zeitpunkt genau vorhersagen zu können. Dies ist als dynamische Link-Vorhersage bekannt, die im Vergleich zu ihrem statischen Gegenstück komplexer ist, da das Erfassen der zeitlichen Merkmale eine nicht-triviale Aufgabe darstellt. Dies erklärt, warum der Großteil der heutigen Forschung im Bereich des Netzwerk-Repräsentationslernens sich immer noch auf statische Einstellungen konzentriert und dabei zeitliche Informationen ignoriert. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf einen solchen Fall und zielen darauf ab, node2vec, eine Repräsentationslern-Methode, die erfolgreich für die statische Link-Vorhersage angewendet wurde, auf eine dynamische Einrichtung zu erweitern. Diese erweiterte Methode wird auf mehreren realen Netzwerken mit unterschiedlichen Eigenschaften angewendet und validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Berücksichtigung des dynamischen Aspekts eine bessere Leistung als der statische Ansatz erbringt. Zusätzlich werden basierend auf den Netzwerkeigenschaften Empfehlungen für die node2vec-Parameter gegeben.

@article{doi101109asonam20188508272,
    author = "Winter, Sam De und Decuypere, Tim und Mitrović, Sandra und Baesens, Bart und Weerdt, Jochen De",
    title = "Kombinieren zeitlicher Aspekte dynamischer Netzwerke mit Node2Vec für eine effizientere dynamische Link-Vorhersage",
    year = "2018",
    abstract = "In vielen realen Anwendungen ist es entscheidend, gegeben eine Sammlung von Link-Zuständen eines Netzwerks in einem bestimmten Zeitraum, den Link-Zustand des Netzwerks zu einem zukünftigen Zeitpunkt genau vorhersagen zu können. Dies ist als dynamische Link-Vorhersage bekannt, die im Vergleich zu ihrem statischen Gegenstück komplexer ist, da das Erfassen der zeitlichen Merkmale eine nicht-triviale Aufgabe darstellt. Dies erklärt, warum der Großteil der heutigen Forschung im Bereich des Netzwerk-Repräsentationslernens sich immer noch auf statische Einstellungen konzentriert und dabei zeitliche Informationen ignoriert. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf einen solchen Fall und zielen darauf ab, node2vec, eine Repräsentationslern-Methode, die erfolgreich für die statische Link-Vorhersage angewendet wurde, auf eine dynamische Einrichtung zu erweitern. Diese erweiterte Methode wird auf mehreren realen Netzwerken mit unterschiedlichen Eigenschaften angewendet und validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Berücksichtigung des dynamischen Aspekts eine bessere Leistung als der statische Ansatz erbringt. Zusätzlich werden basierend auf den Netzwerkeigenschaften Empfehlungen für die node2vec-Parameter gegeben.",
    url = "https://doi.org/10.1109/asonam.2018.8508272",
    doi = "10.1109/asonam.2018.8508272",
    openalex = "W2898512177",
    references = "doi101007s1046201795902"
}

Echte Netzwerke weisen Gewichte von Interaktionen auf, wobei Link-Gewichte oft bestimmte physikalische Attribute repräsentieren. In vielen Situationen müssen wir Link-Gewichte in einem Netzwerk vorhersagen, um fehlende Daten wiederherzustellen oder die Netzwerkevolution vorherzusagen. In diesem Papier schlagen wir zunächst eine Reihe neuer Zentralitätsindizes für Links im Liniengraphen vor. Anschließend haben wir unter Verwendung dieser Liniengraphen-Indizes sowie einer Reihe ursprünglicher Graphen-Indizes drei überwachte Lernmethoden entwickelt, um die Link-Gewichtsvorhersage sowohl in Netzwerken mit einer als auch mit mehreren Schichten durchzuführen, die deutlich besser abschneiden als mehrere kürzlich vorgeschlagene Basismethoden. Wir haben festgestellt, dass der Ressourcenverteilungsindex (RA) eine wichtigere Rolle bei der Gewichtsvorhersage spielt als andere topologische Eigenschaften, und die Liniengraphen-Indizes sind bei der Link-Gewichtsvorhersage mindestens genauso wichtig wie die ursprünglichen Graphen-Indizes. Insbesondere die erfolgreiche Anwendung unserer Methoden auf das Yelp-Schichtnetzwerk deutet darauf hin, dass wir tatsächlich das Offline-Verhalten der Nutzer bei der gemeinsamen Nahrungssuche allein auf der Grundlage ihrer Online-Sozialinteraktionen vorhersagen können, was möglicherweise eine neue Richtung für Link-Gewichtsvorhersage-Algorithmen eröffnet und gleichzeitig Einblicke für die Gestaltung besserer Restaurant-Empfehlungssysteme bietet.

@article{doi101109tkde20182801854,
    author = "Fu, Chenbo und Zhao, Minghao und Fan, Lu und Chen, Xinyi und Chen, Jinyin und Wu, Zhefu und Xia, Yongxiang und Xuan, Qi",
    title = "Link-Weight-Vorhersage unter Verwendung von überwachten Lernmethoden und deren Anwendung auf das Yelp-Schichtnetzwerk",
    year = "2018",
    journal = "IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering",
    abstract = "Echte Netzwerke weisen Gewichte von Interaktionen auf, wobei Link-Gewichte oft bestimmte physikalische Attribute repräsentieren. In vielen Situationen müssen wir Link-Gewichte in einem Netzwerk vorhersagen, um fehlende Daten wiederherzustellen oder die Netzwerkevolution vorherzusagen. In diesem Papier schlagen wir zunächst eine Reihe neuer Zentralitätsindizes für Links im Liniengraphen vor. Anschließend haben wir unter Verwendung dieser Liniengraphen-Indizes sowie einer Reihe ursprünglicher Graphen-Indizes drei überwachte Lernmethoden entwickelt, um die Link-Gewichtsvorhersage sowohl in Netzwerken mit einer als auch mit mehreren Schichten durchzuführen, die deutlich besser abschneiden als mehrere kürzlich vorgeschlagene Basismethoden. Wir haben festgestellt, dass der Ressourcenverteilungsindex (RA) eine wichtigere Rolle bei der Gewichtsvorhersage spielt als andere topologische Eigenschaften, und die Liniengraphen-Indizes sind bei der Link-Gewichtsvorhersage mindestens genauso wichtig wie die ursprünglichen Graphen-Indizes. Insbesondere die erfolgreiche Anwendung unserer Methoden auf das Yelp-Schichtnetzwerk deutet darauf hin, dass wir tatsächlich das Offline-Verhalten der Nutzer bei der gemeinsamen Nahrungssuche allein auf der Grundlage ihrer Online-Sozialinteraktionen vorhersagen können, was möglicherweise eine neue Richtung für Link-Gewichtsvorhersage-Algorithmen eröffnet und gleichzeitig Einblicke für die Gestaltung besserer Restaurant-Empfehlungssysteme bietet.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tkde.2018.2801854",
    doi = "10.1109/tkde.2018.2801854",
    openalex = "W2789443491",
    references = "doi1010160378873378900217, doi101023a1010933404324, doi10103830918, doi101073pnas0507655102, doi101073pnas122653799, doi101109passatsocialcom201120, doi101126science2865439509, doi101137s003614450342480, doi101214aos1013203451, openalexw1673310716, openalexw1854214752"
}

Die Vorhersage potenzieller Beziehungen zwischen Knoten in Netzwerken, bekannt als Link Prediction, war lange Zeit eine Herausforderung in der Netzwerkwissenschaft. Die meisten Studien konzentrierten sich jedoch nur auf die Link Prediction statischer Netzwerke, während reale Netzwerke sich im Laufe der Zeit mit dem Auftreten und Verschwinden von Knoten und Verbindungen weiterentwickeln. Die dynamische Link Prediction (DNLP) hat daher zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen, da sie die Entwicklungseigenschaften von Netzwerken besser erfassen kann, aber die meisten Algorithmen dennoch keine zufriedenstellende Vorhersagegenauigkeit erreichen. Angetrieben durch die hervorragende Leistung von Long Short-Term Memory (LSTM) bei der Verarbeitung von Zeitreihen schlagen wir in diesem Artikel ein neues Encoder-LSTM-Decoder (E-LSTM-D) Deep-Learning-Modell vor, um dynamische Verbindungen end-to-end vorherzusagen. Es kann langfristige Vorhersageprobleme bewältigen und eignet sich für Netzwerke unterschiedlicher Größenordnungen mit einer fein abgestimmten Struktur. Soweit unser Wissen reicht, ist dies das erste Mal, dass LSTM zusammen mit einer Encoder-Decoder-Architektur auf die Link Prediction in dynamischen Netzwerken angewendet wird. Dieses neue Modell kann strukturelle und zeitliche Merkmale in einem einheitlichen Rahmen automatisch lernen und Verbindungen vorhersagen, die zuvor noch nie im Netzwerk aufgetreten sind. Umfassende Experimente zeigen, dass unser E-LSTM-D-Modell neu vorgeschlagene DNLP-Methoden deutlich übertrifft und state-of-the-art Ergebnisse erzielt.

@article{doi101109tsmc20192932913,
    author = "Chen, Jinyin und Zhang, Jian und Xu, Xuanheng und Fu, Chenbo und Zhang, Dan und Zhang, Qingpeng und Xuan, Qi",
    title = "E-LSTM-D: Ein Deep-Learning-Rahmenwerk für die Vorhersage dynamischer Netzwerkverbindungen",
    year = "2019",
    journal = "IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Systems",
    abstract = "Die Vorhersage potenzieller Beziehungen zwischen Knoten in Netzwerken, bekannt als Link Prediction, war lange Zeit eine Herausforderung in der Netzwerkwissenschaft. Die meisten Studien konzentrierten sich jedoch nur auf die Link Prediction statischer Netzwerke, während reale Netzwerke sich im Laufe der Zeit mit dem Auftreten und Verschwinden von Knoten und Verbindungen weiterentwickeln. Die dynamische Link Prediction (DNLP) hat daher zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen, da sie die Entwicklungseigenschaften von Netzwerken besser erfassen kann, aber die meisten Algorithmen dennoch keine zufriedenstellende Vorhersagegenauigkeit erreichen. Angetrieben durch die hervorragende Leistung von Long Short-Term Memory (LSTM) bei der Verarbeitung von Zeitreihen schlagen wir in diesem Artikel ein neues Encoder-LSTM-Decoder (E-LSTM-D) Deep-Learning-Modell vor, um dynamische Verbindungen end-to-end vorherzusagen. Es kann langfristige Vorhersageprobleme bewältigen und eignet sich für Netzwerke unterschiedlicher Größenordnungen mit einer fein abgestimmten Struktur. Soweit unser Wissen reicht, ist dies das erste Mal, dass LSTM zusammen mit einer Encoder-Decoder-Architektur auf die Link Prediction in dynamischen Netzwerken angewendet wird. Dieses neue Modell kann strukturelle und zeitliche Merkmale in einem einheitlichen Rahmen automatisch lernen und Verbindungen vorhersagen, die zuvor noch nie im Netzwerk aufgetreten sind. Umfassende Experimente zeigen, dass unser E-LSTM-D-Modell neu vorgeschlagene DNLP-Methoden deutlich übertrifft und state-of-the-art Ergebnisse erzielt.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tsmc.2019.2932913",
    doi = "10.1109/tsmc.2019.2932913",
    openalex = "W2969227524",
    references = "doi101109tkde20182801854"
}

Wir präsentieren eine Studie zur Darstellung von Co-Autor-Netzwerken basierend auf Netzwerk-Embedding zusammen mit zusätzlichen Informationen zur Themenmodellierung von Forschungsartikeln und einem neuen Edge-Embedding-Operator. Wir verwenden das Link-Prediction (LP)-Modell zum Aufbau eines Empfehlungssystems zur Suche nach Kollaborateuren mit ähnlichen Forschungsinteressen. Durch das Extrahieren von Themen für jeden Artikel erstellen wir ein Netzwerk der gemeinsamen Auftretens von Schlüsselwörtern und verwenden dessen Embedding zur weiteren Verallgemeinerung von Autorenattributen. Standardmethoden der Graph-Merkmalsingenieurskunst und des Netzwerk-Embeddings wurden kombiniert, um ein Co-Autor-Empfehlungssystem zu erstellen, das als LP-Problem formuliert ist und die Vorhersage der zukünftigen Graphstruktur umfasst. Wir bewerten unsere Übersicht auf einem Datensatz, der zeitliche Informationen über die National Research University Higher School of Economics über 25 Jahre von Forschungsartikeln enthält, die im Russian Science Citation Index und Scopus indiziert sind. Unser Modell der Netzwerkdarstellung zeigt eine bessere Leistung für die angegebenen binären Klassifizierungsaufgaben auf mehreren Co-Autor-Netzwerken.

@article{doi107717peerjcs172,
    author = "Makarov, Ilya und Gerasimova, Olga und Sulimov, Pavel und Zhukov, Leonid",
    title = "Dual network embedding for representing research interests in the link prediction problem on co-authorship networks",
    year = "2019",
    journal = "PeerJ Computer Science",
    abstract = "Wir präsentieren eine Studie zur Darstellung von Co-Autor-Netzwerken basierend auf Netzwerk-Embedding zusammen mit zusätzlichen Informationen zur Themenmodellierung von Forschungsartikeln und einem neuen Edge-Embedding-Operator. Wir verwenden das Link-Prediction (LP)-Modell zum Aufbau eines Empfehlungssystems zur Suche nach Kollaborateuren mit ähnlichen Forschungsinteressen. Durch das Extrahieren von Themen für jeden Artikel erstellen wir ein Netzwerk der gemeinsamen Auftretens von Schlüsselwörtern und verwenden dessen Embedding zur weiteren Verallgemeinerung von Autorenattributen. Standardmethoden der Graph-Merkmalsingenieurskunst und des Netzwerk-Embeddings wurden kombiniert, um ein Co-Autor-Empfehlungssystem zu erstellen, das als LP-Problem formuliert ist und die Vorhersage der zukünftigen Graphstruktur umfasst. Wir bewerten unsere Übersicht auf einem Datensatz, der zeitliche Informationen über die National Research University Higher School of Economics über 25 Jahre von Forschungsartikeln enthält, die im Russian Science Citation Index und Scopus indiziert sind. Unser Modell der Netzwerkdarstellung zeigt eine bessere Leistung für die angegebenen binären Klassifizierungsaufgaben auf mehreren Co-Autor-Netzwerken.",
    url = "https://doi.org/10.7717/peerj-cs.172",
    doi = "10.7717/peerj-cs.172",
    openalex = "W2910026207",
    references = "doi1011552015172879"
}

Zusammenfassung Die Analyse sozialer Netzwerke (SNA) hat in den letzten Jahrzehnten in mehreren Bereichen viel Aufmerksamkeit erregt. Sie kann zweigeteilt werden: einerseits inhaltsbasiert und andererseits strukturbasiert. Link-Vorhersage ist eines der aufkommenden Forschungsprobleme, das unter die strukturbasierte Analyse fällt und sich mit der Vorhersage fehlender Verbindungen befasst, die wahrscheinlich in Zukunft entstehen werden. In diesem Artikel wurden überwachtes maschinelles Lernen-Techniken implementiert, um die Möglichkeiten der Einrichtung von Verbindungen in der Zukunft vorherzusagen. Der Hauptbeitrag dieses Artikels liegt in der Merkmalskonstruktion aus der topologischen Struktur des Netzwerks. Verschiedene strukturbasierte Ähnlichkeitsmaße wurden für die Erstellung des Merkmalsvektors für jede nicht existierende Verbindung im Netzwerk herangezogen. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus wurde umfassend validiert, indem er mit anderen Link-Vorhersage-Algorithmen unter Verwendung sowohl von realen als auch von synthetischen Datensätzen verglichen wurde.

@article{doi101002cpe5839,
    author = "Kumari, Anisha und Behera, Ranjan Kumar und Sahoo, Kshira Sagar und Nayyar, Anand und Luhach, Ashish Kr. und Sahoo, Satya Prakash",
    title = "Überwachtes Link-Vorhersagen mittels strukturbasierter Merkmalsextraktion in sozialen Netzwerken",
    year = "2020",
    journal = "Concurrency and Computation Practice and Experience",
    abstract = "Zusammenfassung Die Analyse sozialer Netzwerke (SNA) hat in den letzten Jahrzehnten in mehreren Bereichen viel Aufmerksamkeit erregt. Sie kann zweigeteilt werden: einerseits inhaltsbasiert und andererseits strukturbasiert. Link-Vorhersage ist eines der aufkommenden Forschungsprobleme, das unter die strukturbasierte Analyse fällt und sich mit der Vorhersage fehlender Verbindungen befasst, die wahrscheinlich in Zukunft entstehen werden. In diesem Artikel wurden überwachtes maschinelles Lernen-Techniken implementiert, um die Möglichkeiten der Einrichtung von Verbindungen in der Zukunft vorherzusagen. Der Hauptbeitrag dieses Artikels liegt in der Merkmalskonstruktion aus der topologischen Struktur des Netzwerks. Verschiedene strukturbasierte Ähnlichkeitsmaße wurden für die Erstellung des Merkmalsvektors für jede nicht existierende Verbindung im Netzwerk herangezogen. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus wurde umfassend validiert, indem er mit anderen Link-Vorhersage-Algorithmen unter Verwendung sowohl von realen als auch von synthetischen Datensätzen verglichen wurde.",
    url = "https://doi.org/10.1002/cpe.5839",
    doi = "10.1002/cpe.5839",
    openalex = "W3040126871",
    references = "doi101002asi20591, doi101007s002650030651y, doi101007s1046201795902, doi101016jphysa201011027, doi101016jscs201712022, doi101016s0378873303000091, doi101103physreve80046122, doi101103physrevlett843201, doi101109passatsocialcom201120, doi101126science28754612115a, doi10114510653851065415, doi10114530979833098069, doi1011552015172879"
}

Die meisten realen Netzwerke sind unvollständig beobachtet. Algorithmen, die genau vorhersagen können, welche Verbindungen fehlen, können die Netzwerkdatenbeschaffung erheblich beschleunigen und die Validierung von Netzwerkmodellen verbessern. Es gibt viele Algorithmen zur Vorhersage fehlender Verbindungen, gegeben ein teilweise beobachtetes Netzwerk, doch es war unklar, ob ein einzelner bester Prädiktor existiert, wie die Vorhersagbarkeit von Verbindungen über Methoden und Netzwerke aus verschiedenen Domänen hinweg variiert und wie nah aktuelle Methoden an der Optimalität liegen. Wir beantworten diese Fragen, indem wir 203 individuelle Link-Prädiktor-Algorithmen systematisch evaluieren, die drei beliebte Familien von Methoden repräsentieren und auf einem großen Korpus von 550 strukturell diversen Netzwerken aus sechs wissenschaftlichen Domänen angewendet werden. Wir zeigen zunächst, dass einzelne Algorithmen eine breite Vielfalt an Vorhersagefehlern aufweisen, sodass kein einzelner Prädiktor oder keine einzelne Familie über alle realistischen Eingaben hinweg am besten oder am schlechtesten ist. Wir nutzen diese Vielfalt dann durch netzwerkbasiertes Metalearning, um eine Reihe von „gestapelten" Modellen zu konstruieren, die Prädiktoren zu einem einzigen Algorithmus kombinieren. Angewendet auf einen breiten Bereich synthetischer Netzwerke, für die wir die optimale Leistung analytisch berechnen können, erreichen diese gestapelten Modelle optimale oder nahezu optimale Genauigkeitsniveaus. Angewendet auf reale Netzwerke sind gestapelte Modelle überlegen, doch ihre Genauigkeit variiert stark nach Domäne, was darauf hindeutet, dass Link-Vorhersagen in sozialen Netzwerken möglicherweise grundlegend einfacher sind als in biologischen oder technologischen Netzwerken. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Stand der Technik für die Link-Vorhersage aus der Kombination individueller Algorithmen stammt, die nahezu optimale Vorhersagen erreichen können. Wir schließen mit einer kurzen Diskussion von Einschränkungen und Möglichkeiten für weitere Verbesserungen.

@article{doi101073pnas1914950117,
    author = "Ghasemian, Amir und Hosseinmardi, Homa und Galstyan, Aram und Airoldi, Edoardo M. und Clauset, Aaron",
    title = "Stacking models for nearly optimal link prediction in complex networks",
    year = "2020",
    journal = "Proceedings of the National Academy of Sciences",
    abstract = {Die meisten realen Netzwerke sind unvollständig beobachtet. Algorithmen, die genau vorhersagen können, welche Verbindungen fehlen, können die Netzwerkdatenbeschaffung erheblich beschleunigen und die Validierung von Netzwerkmodellen verbessern. Es gibt viele Algorithmen zur Vorhersage fehlender Verbindungen, gegeben ein teilweise beobachtetes Netzwerk, doch es war unklar, ob ein einzelner bester Prädiktor existiert, wie die Vorhersagbarkeit von Verbindungen über Methoden und Netzwerke aus verschiedenen Domänen hinweg variiert und wie nah aktuelle Methoden an der Optimalität liegen. Wir beantworten diese Fragen, indem wir 203 individuelle Link-Prädiktor-Algorithmen systematisch evaluieren, die drei beliebte Familien von Methoden repräsentieren und auf einem großen Korpus von 550 strukturell diversen Netzwerken aus sechs wissenschaftlichen Domänen angewendet werden. Wir zeigen zunächst, dass einzelne Algorithmen eine breite Vielfalt an Vorhersagefehlern aufweisen, sodass kein einzelner Prädiktor oder keine einzelne Familie über alle realistischen Eingaben hinweg am besten oder am schlechtesten ist. Wir nutzen diese Vielfalt dann durch netzwerkbasiertes Metalearning, um eine Reihe von „gestapelten" Modellen zu konstruieren, die Prädiktoren zu einem einzigen Algorithmus kombinieren. Angewendet auf einen breiten Bereich synthetischer Netzwerke, für die wir die optimale Leistung analytisch berechnen können, erreichen diese gestapelten Modelle optimale oder nahezu optimale Genauigkeitsniveaus. Angewendet auf reale Netzwerke sind gestapelte Modelle überlegen, doch ihre Genauigkeit variiert stark nach Domäne, was darauf hindeutet, dass Link-Vorhersagen in sozialen Netzwerken möglicherweise grundlegend einfacher sind als in biologischen oder technologischen Netzwerken. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Stand der Technik für die Link-Vorhersage aus der Kombination individueller Algorithmen stammt, die nahezu optimale Vorhersagen erreichen können. Wir schließen mit einer kurzen Diskussion von Einschränkungen und Möglichkeiten für weitere Verbesserungen.},
    url = "https://doi.org/10.1073/pnas.1914950117",
    doi = "10.1073/pnas.1914950117",
    openalex = "W3083421733",
    references = "doi10114525421822542192"
}

Link-Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Netzwerkanalyse und -anwendungen. In jüngster Zeit haben sich Ansätze für die Link-Vorhersage von traditionellen Ähnlichkeits-basierten Algorithmen zu Einbettungs-basierten Algorithmen entwickelt. Allerdings scheitern die meisten bestehenden Ansätze daran, die Tatsache zu nutzen, dass reale Netzwerke sich von zufälligen Netzwerken unterscheiden. Insbesondere ist bekannt, dass reale Netzwerke Motive enthalten, natürliche Netzwerkbaukästen, die die zugrunde liegenden Netzwerkbildungsprozesse widerspiegeln. In diesem Artikel stellen wir einen neuen Einbettungsalgorithmus vor, der Netzwerkmotive integriert, um höhere Ordnungsstrukturen im Netzwerk zu erfassen. Um seine Wirksamkeit für die Link-Vorhersage zu bewerten, wurden Experimente an drei Arten von Netzwerken durchgeführt: soziale Netzwerke, biologische Netzwerke und akademische Netzwerke. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus sowohl die traditionellen Ähnlichkeits-basierten Algorithmen (um 20%) als auch die state-of-the-art Einbettungs-basierten Algorithmen (um 19%) übertrifft.

@article{doi101109tcss20192962819,
    author = "Wang, Lei und Ren, Jing und Xu, Bo und Li, Jianxin und Luo, Wei und Xia, Feng",
    title = "MODEL: Motif-basiertes tiefes Merkmalslernen für Link-Vorhersage",
    year = "2020",
    journal = "IEEE Transactions on Computational Social Systems",
    abstract = "Link-Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Netzwerkanalyse und -anwendungen. In jüngster Zeit haben sich Ansätze für die Link-Vorhersage von traditionellen Ähnlichkeits-basierten Algorithmen zu Einbettungs-basierten Algorithmen entwickelt. Allerdings scheitern die meisten bestehenden Ansätze daran, die Tatsache zu nutzen, dass reale Netzwerke sich von zufälligen Netzwerken unterscheiden. Insbesondere ist bekannt, dass reale Netzwerke Motive enthalten, natürliche Netzwerkbaukästen, die die zugrunde liegenden Netzwerkbildungsprozesse widerspiegeln. In diesem Artikel stellen wir einen neuen Einbettungsalgorithmus vor, der Netzwerkmotive integriert, um höhere Ordnungsstrukturen im Netzwerk zu erfassen. Um seine Wirksamkeit für die Link-Vorhersage zu bewerten, wurden Experimente an drei Arten von Netzwerken durchgeführt: soziale Netzwerke, biologische Netzwerke und akademische Netzwerke. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus sowohl die traditionellen Ähnlichkeits-basierten Algorithmen (um 20%) als auch die state-of-the-art Einbettungs-basierten Algorithmen (um 19%) übertrifft.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tcss.2019.2962819",
    doi = "10.1109/tcss.2019.2962819",
    openalex = "W3006318668",
    references = "doi101109tkde20182801854"
}

Schädel-Hirn-Trauma ist der bedeutendste umweltbedingte Risikofaktor für Alzheimer-Krankheit und Demenz. Dennoch bleibt unser Verständnis seiner Pathophysiologie begrenzt, und therapeutische Ansatzpunkte bleiben schwer zu finden. In einer kürzlich erschienenen Ausgabe von Cell haben Shin et al. einen vielversprechenden molekularen Weg entdeckt, der Schädel-Hirn-Trauma mit der Alzheimer-Krankheit verbindet.

@article{doi101016jmedj202105005,
    author = "Zhao, Zhen und Zlokovic, Berislav V",
    title = "Acetyliertes Tau: Eine fehlende Verbindung zwischen Schädel-Hirn-Trauma und Demenz.",
    year = "2021",
    journal = "Med (New York, N.Y.)",
    abstract = "Schädel-Hirn-Trauma ist der bedeutendste umweltbedingte Risikofaktor für Alzheimer-Krankheit und Demenz. Dennoch bleibt unser Verständnis seiner Pathophysiologie begrenzt, und therapeutische Ansatzpunkte bleiben schwer zu finden. In einer kürzlich erschienenen Ausgabe von Cell haben Shin et al. einen vielversprechenden molekularen Weg entdeckt, der Schädel-Hirn-Trauma mit der Alzheimer-Krankheit verbindet.",
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35590136/",
    doi = "10.1016/j.medj.2021.05.005",
    openalex = "W3168388499",
    pmid = "35590136",
    references = "doi101016jcell202010029, doi101016jcell202103032, doi101016jneuron201008044, doi101016jneuron201305005, doi101038ncb1747, doi101038nrn2808, doi101038nrneurol2016127, doi101152physrev000502017, doi101186alzrt259, doi101186s40478021011787"
}

Link Prediction wird aktiv eingesetzt, um zukünftige Technologiekonvergenz vorherzusagen. Vorherige verwandte Studien konzentrierten sich jedoch nur auf die Vorhersage innerhalb des aktuellen Netzwerks und scheitern daran, Konvergenz mit möglichen Innovationschancen vorherzusagen. Daher wird hier eine neue Methode vorgeschlagen, um neue Innovationschancen vorherzusagen, wobei eine Methode zum Hinzufügen von Innovationssignalen zum aktuellen Netzwerk vorgeschlagen wird und Link Prediction am überarbeiteten Netzwerk durchgeführt wird. Dieser Artikel besteht aus drei Abschnitten: Aufbau des aktuellen Netzwerks, Detektion von Innovationssignalen und Link Prediction am überarbeiteten Netzwerk. Der vorgeschlagene Rahmen wird auf mobile Finanzdienstleistungen als illustratives Beispiel angewendet. Dieser Artikel soll als systematische Methode zur Untersuchung von Innovationschancen und zur Vorhersage möglicher Assoziationen innerhalb von Innovationsnetzwerken dienen.

@article{doi101109tem20223213867,
    author = "Han, Jaewoong und Jeon, Byeongmin und Geum, Youngjung",
    title = "Link Prediction Revisited: New Approach for Anticipating New Innovation Chances Using Technology Convergence",
    year = "2022",
    journal = "IEEE Transactions on Engineering Management",
    abstract = "Link prediction has been actively used to anticipate future technology convergence. However, previous related studies have focused on anticipating within the current network only and fail to predict convergence with possible innovation chances. Hence, a new method is suggested herein for anticipating new innovation chances, where a method for adding innovation signals to the current network is suggested, and link prediction is conducted to the revised network. This article comprises three sections: current network construction, innovation signal detection, and link prediction to the revised network. The suggested framework is applied to mobile financial services as an illustrative example. This article is expected to serve as a systematic method for investigating innovation chances and anticipating possible associations within innovation networks.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tem.2022.3213867",
    doi = "10.1109/tem.2022.3213867",
    openalex = "W4312997576",
    references = "doi101007s1046201795902"
}

Die Leber spielt eine entscheidende Rolle in mehreren Stoffwechselwegen, einschließlich der Regulation von Glukose- und Lipidstoffwechsel. Nichtalkoholische Fettlebererkrankung (NAFLD), die häufigste chronische Lebererkrankung weltweit, steht in enger Verbindung mit Insulinresistenz (IR) und metabolischem Syndrom (MetS). Hepatokine, neu entdeckte Proteine, die von Hepatozyten sezerniert werden, wurden mit der Auslösung dieser metabolischen Dysregulationen in Verbindung gebracht. Das polyzystische Ovarialsyndrom (PCOS), die häufigste endokrine Störung bei Frauen im gebärfähigen Alter, steht in Verbindung mit NAFLD und IR, während Hyperandrogenismus zusätzlich in die Pathogenese der letzteren involviert zu sein scheint. Allerdings wurde die potenzielle Rolle von Hepatokinen bei der Entwicklung von Stoffwechselstörungen bei PCOS noch nicht vollständig untersucht. Daher ist das Ziel dieser Übersichtsarbeit, die aktuellen Beweise für das Zusammenspiel von Hepatokinen mit NAFLD, Hyperandrogenismus und IR bei PCOS kritisch zu bewerten.

@article{doi101007s4200002300487x,
    author = "Stefanaki, Katerina und Ilias, Ioannis und Paschou, Stavroula A und Karagiannakis, Dimitrios S",
    title = "Hepatokines: the missing link in the development of insulin resistance and hyperandrogenism in PCOS?",
    year = "2023",
    journal = "Hormones (Athens, Greece)",
    abstract = "The liver plays a critical role in several metabolic pathways, including the regulation of glucose and lipid metabolism. Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), the most common chronic liver disease worldwide, is closely associated with insulin resistance (IR) and metabolic syndrome (MetS). Hepatokines, newly discovered proteins secreted by hepatocytes, have been linked to the induction of these metabolic dysregulations. Polycystic ovary syndrome (PCOS), the most common endocrine disorder in women of reproductive age, has been associated with NAFLD and IR, while hyperandrogenism additionally appears to be implicated in the pathogenesis of the latter. However, the potential role of hepatokines in the development of metabolic disorders in PCOS has not been fully investigated. Therefore, the aim of this review is to critically appraise the current evidence regarding the interplay of hepatokines with NAFLD, hyperandrogenism, and IR in PCOS.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/6112576/",
    doi = "10.1007/s42000-023-00487-x",
    openalex = "W4386697076",
    pmcid = "6112576",
    pmid = "37704921",
    references = "doi101016jfertnstert200310004, doi101016jfertnstert200806035, doi101056nejmra041536, doi101093humrepdeh098, doi101111cen13795, doi101159000375530, doi101172jci23606, doi101210edrv1860318, doi101210er20111034, doi101210jc20060178"
}