リンク予測のキャリブレーション

リンク予測のキャリブレーションとは、グラフ構造データにおける予測モデルの出力確率を調整し、実際のリンク存在の可能性をより正確に反映させるプロセスです。この方法は、予測結果の確率分布が現実と一致するようにすることで、モデル予測の信頼性を向上させることを目指しています。そのため、推薦システム、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクスなどの分野で重要な役割を果たし、意思決定支援の精度を向上させます。