(L ABORATORIO DI ) S ISTEMI I NFORMATICI A VANZATI Giuseppe Manco.

Presentazione sul tema: "(L ABORATORIO DI ) S ISTEMI I NFORMATICI A VANZATI Giuseppe Manco."— Transcript della presentazione:

1 (L ABORATORIO DI ) S ISTEMI I NFORMATICI A VANZATI Giuseppe Manco

2 L INK P REDICTION

3 O UTLINE Overview Link Prediction Variants Deterministic Methods Probabilistic Methods Supervised Learning Approaches

4 P ROBLEM D EFINITION Data una snapshot della social network al tempo t, cerchiamo di predire accuratamente quali archi verranno aggiunti alla rete durante lintervallo di tempo da t fino ad un istante futuro t

5 A PPLICAZIONI Identificazione della struttura di una rete criminale: I dati a disposizione sono incompleti Cerchiamo di ricostruire i collegamenti allinterno della rete criminale

6 A PPLICAZIONI Superare il problema della sparsità nei recommender systems basati sul collaborative filtering Chi compra: Comprerà anche:

7 A PPLICAZIONI Accelerare il formarsi di link che altrimenti si sarebbero formati in maniera spontanea ma molto più lentamente (serendipity). Rete della ricerca scientifica Rete di lavoro

8 A PPLICAZIONI Analizzare la storia di navigazione degli utenti di internet al fine di incrementare lefficienza di navigazione Predictive server prefetching

9 A PPLICAZIONI Monitorare e controllare virus che viaggiano su reti di poste elettroniche

10 L INK C OMPLETION Problema I dati a disposizione di una rete sociale potrebbero essere incompleti Un link potrebbe unire più di una coppia di nodi Obiettivo Dato un nodo (o una serie di nodi) connesso (connessi) tramite un link, determinare quali altri nodi fanno parte del link

11 L INK C OMPLETION Esempio Un cliente compra 5 libri online, e durante il trasferimento in rete dei nodi si perde linformazione sul titolo di uno dei libri Un algoritmo di Link Completion potrebbe inferire il nome del libro mancante basandosi sul profilo dellutente e sugli altri libri acquistati

12 L INK C OMPLETION Esempio Maria, Marco ed una terza persona partecipano ad un meeting A partire dalle precedenze co-occorrenze a meeting della base di utenti cui appartengono Maria e Marco, determinare il nome della terza persona

13 S OLUZIONE S EMPLICE Associamo ad ogni entità A un punteggio score Co-occorrenze: Score(A) = somma del numero di co-occorrenze precedenti tra A e gli altri nodi del link Popolarità Score(A) = numero di occorrenze di A in altri link

14 P ROBLEMI NELLA L INK D ISCOVERY Il numero di coppie da analizzare è quadratico rispetto al numero di nodi del grafo Reti sparse pochi casi osservati di interesse Scoperta di link inattesi e/o anomali allinterno dei dati osservati (outliers) Pochissimi comuni vicini o troppo distanti fra loro

15 L INK P REDICTION

16 T ECNICHE DI L INK P REDICTION Tutte le tecniche che analizzeremo associano uno score(x,y) a tutte le coppie di nodi (x,y) della rete, in base allorganizzazione del grafo in input Loutput è una lista di probabili archi che si formeranno in futuro, ordinati per score(x,y) decrescenti

17 S HORTEST P ATH Lo score(x,y) è la lunghezza del percorso minimo tra x e y score(x,y) = spl(x,y)

18 C OMMON N EIGHBORS Lo score(x,y) è la cardinalità dellintersezione dei vicinati di x e y Newman 2001: La probabilità che uno scienziato A collabori con un altro scienziato B, aumenta condizionalmente al numero di collaboratori che hanno in comune.

19 J ACCARD S IMILARITY Bilanciamento della misura Common Neighbors tramite le dimensioni dei vicinati x e y condividono molti vicini perché probabilmente hanno vicinati estesi Si pesano solo i vicinati aderenti al link in analisi Rispetto al Common Neighbors è una misura relativa e non assoluta

20 A DAMIC /A DAR Lo score(x,y) dipende da quante feature condividono x e y Nel caso in cui le feature siano altri nodi

21 P REFERENTIAL A TTACHMENT Nel preferential attachment lo score è definito: Newman 2001: La probabilità che x sia coatore di y è correlata al prodotto del numero di collabaratori di x e y

22 K ATZ C ENTRALITY (1953) Secondo la Katz Centrality: indica linsieme dei percorsi di lunghezza pari ad l tra x e y Alla somma dei pesi dei percorsi nel caso di grafo pesato La centralità di Katz è una misura che somma i pesi di tutti i path tra due nodi bilanciadoli sulla lunghezza tramite un fattore esponenziale

23 H ITTING T IME Dove è il tempo atteso per un random walk da x a y è la porzione di tempo in cui si staziona in x

24 R OOTED P AGE R ANK Modello Hitting Time con passi random Con probabilità a salta ad un nodo qualsiasi della rete Con probabilità (a – 1 ) spostati verso un vicino del nodo attuale

25 S IM R ANK Definizione ricorsiva di similarità Due oggetti sono simili se sono connessi ad oggetti simili Definizione nel caso dei link Due oggetti appartengono ad un link se sono connessi ad oggetti che appartengono agli stessi link Definita solo per grafi orientati γ è una costante compresa tra 0 e 1

26 U NSEEN BIGRAMS Supponiamo di avere una funzione di similarità tra nodi sim(x,y) Sia linsieme dei δ nodi più simili ad x secondo sim(x,y) Lo score(x,y) dipende da quanti nodi, simili ad x, sono in relazione con y

27 C LUSTERING Calcola lo score(u,v) per ogni arco (u,v) della rete Rimuovi il k% di archi con lo score più basso Calcola lo score(x,y) per ogni coppia di nodi (x,y)

28 C LUSTERING Calcola lo score(u,v) per ogni arco (u,v) della rete Rimuovi il k% di archi con lo score più basso Calcola lo score(x,y) per ogni coppia di nodi (x,y)

29 C LUSTERING Calcola lo score(u,v) per ogni arco (u,v) della rete Rimuovi il k% di archi con lo score più basso Calcola lo score(x,y) per ogni coppia di nodi (x,y)

30 P ERFORMANCE C OMPARISON Liben-Nowell et al., 2003

31 O BSERVATIONS Le misure Adamic/Adar e Common Neighbors si comportano sorprendentemente bene anche se molto sono semplici Le accuratezze di tutte le misure in generale sono basse cè spazio per la definizione di nuove misure per il miglioramento dellaccuratezza

32 P ROBABILISTIC M ODELS Idea: La rete sociale è governata da una distribuzione probabilistica i cui parametri Θ devono essere stimati Lesistenza di un arco sconosciuto che lega due nodi x e y dipende quindi da:

33 P ROBABILISTIC M ODELS I dati a disposizione sono: Struttura della rete sociale Nodi e archi Informazioni contestuali Tipizzazione di nodi ed archi Contenuto informativo associato a nodi ed archi

34 P ROBABILISTIC M ODELS Vista la natura ibrida dei dati (contestuali + strutturali) in letteratura sono stati proposti modelli relazionali I principali framework per la modellazione relazionale probabilistica sono: PRM: probabilistic relational models, basato sul modello relazionale DAPER: directed acyclic probabilistic entity relationship, basato sul modello entità – relazione

35 PRM Il PRM cerca di astrarre i dati della rete osservati in modelli compatti a grafo Il modello PRM è composto da tre grafi: Il Data Graph: la rete in input Il Model Graph: la rappresentazione compatta delle caratteristiche dei dati LInference Graph: grafo per lattuazione del modello su nuovi dati di rete, diversi da quelli di training

36 PRM

37 Il framework prevede diverse varianti ed implementazioni. Le più note sono: Relational Bayesian Networks (RBN) Relational Markov Networks (RMN) Relational Dependency Networks (RDN)

38 DAPER Il Framework DAPER è adatto per rappresentare contesti Bayesiani spinge alla rappresentazione esplicita dei parametri e degli iper – parametri del modello Il modello può contenere sia parametri globali che locali: La parametrizzazione delle prior permette la definizione di modelli molto flessibili

39 D APER DAPER formula un framework probabilistico per un database in forma entità – relazione La componente principale (first class) della modellazione è linsieme delle relazioni Un modello DAPER consiste nella definizione di una serie di : entity classes relationship classes attribute classes arc classes local distribution classes constraint classes

40 DAPER

41 S UPERVISED L EARNING A PPROACHES La link prediction può essere vista come un problema di learning supervisionato Obiettivo: Addestrare un classificatore binario in grado di predire se un link esiste tra due nodi della rete oppure no

42 E XPERIMENTAL S ETUP Dataset: Co-authorship Network Si suddivide il dataset in due partizioni, tra le quali non esiste sovrapposizione temporale Training (pubblicazioni passate) & Test (pubblicazioni recenti)

43 C LASSIFICATION D ATASET La classificazione si basa sulla scelta di due autori Non esiste, nei dati di training, una pubblicazione tra i due autori Determinare la probabilità (o meno) che i due autori pubblicheranno insieme in futuro Esempio positivo: i due autori selezionati hanno una pubblicazione comune nel test set Esempio negativo: altrimenti

44 E XPERIMENTAL S ETUP Datasets: DBLP Train (1990 – 2000) Test (2001 – 2004) BIOBASE Train (1998 – 2001) Test (2002)

45 E XPERIMENTAL S ETUP Scelta delle feature

46 A LGORITHMS SVM Decision Trees Multilayer Perceptron KNN Naïve Bayes RBF Bagging

47 R ESULTS