新たな多様性指標を用いたグラフニューラルネットワークによるリンク予測

2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）

近年、多様性の重要性は多くの分野で広く認識されている。この文脈において、社会ネットワークにおけるノード間リンクの多様性も重要な課題である。本研究では、リンク予測を行う際にネットワークの多様性を維持するための手法を提案する。既存研究を踏まえ、新たな多様性指標および類似性に基づく指標を定義し、これらをグラフニューラルネットワークに組み込んでリンク予測を行った。実データを用いた実験の結果、提案手法は高い予測精度を維持しつつ、多様性を保持できることを確認した。本手法は、推薦システムの性能向上への応用が期待される。