Analysis of influence of graph characteristics in the task of link prediction

В работе рассматривается задача предсказания новых зависимостей между сущностями предметной области на основе информации, извлечённой из плохо структурированных данных. Предложены структура хранения таких данных в виде графа и алгоритм поиска новых сущностей на основе значений ряда характеристик такого графа. Приведены описание вычислительных экспериментов и обсуждение их результатов. Сформулированы требования к единой метрике оценки эффективности таких алгоритмов, приведены результаты анализа существующих метрик. In the article a task of link prediction in a subject area, that is based on the information extracted from improperly structured data, is considered. A structure to store such data in a form of a graph and an algorithm for link prediction based on the characteristics of the graph are suggested. The computational experiments are described and their results are discussed. Requirements for a unified metric for such algorithms are defined, and the results of existing metrics analysis are given.