BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs

mengmeng6666發表於2020-11-10

BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs（擴充套件到TriRank）

  • 2017，IEEE，高明，何向南

  • 解決問題：ranking vertices of a bipartite graph, graph ranking, bipartite
    graphs對圖中的頂點進行排序.

  • 傳統方法問題：PageRank, HITS 只使用了graph structure

  • 本文方法：graph link structure（就是定義的邊的權重，一個只與時間有關的單調、遞減、指數衰減函式）, prior
    information of vertices(query vector，其實就是用的頂點的鄰居數), regularization
    function, fast convergence, (linear in the number of graph edges,
    對稱歸一化。時間複雜度O(E)

  • BiRank的輸入和輸出模型：1. 初始化：為使得模型快速收斂，p，u的初始化為STS和SST的主正交向量。

  • 對比方法：View Count, Comment Count in the Past, Multivariate Linear model, PageRank, Co-HITS, BGER. 2. recommendation: Popularity, ItemKNN, PureSVD, PageRank, TagRW

  • 資料集：Synthetic Random Graphs （邊服從uniform
    distribution，10K*20K大小），Synthetic Power-law Graphs（生成圖的演算法見R-energy
    for evaluating robustness of dynamic networks），Yelp和Amazon。

  • 原始碼、評估指標：NDCG@K

  • 實驗分析了哪些方面：模擬資料：1.收斂問題，迭代方法能否收斂到正則框架推理下的穩定值，迭代速度10輪；2：控制網路結構和查詢向量參與度的引數，與收斂速率的關係，查詢向量參與度越大，收斂越快；3.驗證一下時間複雜度線性於邊數量。真實資料第一個任務BiRank：1. 評估指標（Spearman coefficient），2. 引數調整（grid search，10% held out），3：各個演算法，評估指標對比，詳細的實驗分析（總體分析，拆開分析）。真實資料第二個任務TriRank：1.評估指標（NDCG@K）。

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