Kalibrierung für Link-Vorhersage

Die Kalibrierung für Link-Vorhersage bezieht sich auf den Prozess der Anpassung der Ausgabewahrscheinlichkeiten eines Vorhersagemodells in graphstrukturierten Daten, um die tatsächliche Wahrscheinlichkeit der Existenz von Links genauer widerzuspiegeln. Diese Methode zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit der Modellvorhersagen zu verbessern und sicherzustellen, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Vorhersageergebnisse mit der realen Situation übereinstimmt. Daher spielt sie eine entscheidende Rolle in Bereichen wie Empfehlungssystemen, Sozialnetzwerkanalyse und Bioinformatik, indem sie die Genauigkeit der Entscheidungsunterstützung erhöht.