Professor Moses Boudourides, Northwestern University (USA) eUniversity of Patras (Grecia)

Questo seminario esplora l’applicazione di algoritmi per la previsione degli hyperlink  (hyperlink prediction) su ipergrafi diretti costruiti a partire dai riferimenti “see also” presenti in enciclopedie dedicate alle proteste e ai movimenti sociali. Verrà introdotta una metodologia per trasformare il grafo diretto delle citazioni in un ipergrafo diretto, in cui ogni voce dell’enciclopedia rappresenta un nodo e l’insieme dei suoi predecessori e successori costituisce rispettivamente la coda e la testa di un iperarco. Successivamente, viene impiegato l’algoritmo CHESHIRE (Complete Hypergraph Embedding for Link Prediction), un framework di deep learning che utilizza algoritmi convoluzionali spettrali di Chebyshev su grafi, per prevedere i collegamenti mancanti. Questo  viene inquadrato come un problema di classificazione nel machine learning. Le prestazioni di CHESHIRE vengono valutate su sei enciclopedie diverse, presentando e discutendo i risultati di una validazione incrociata. I  risultati dimostrano la validità dell’uso di modelli di deep learning basati su ipergrafi per rivelare relazioni latenti all’interno delle complesse e interconnesse strutture di conoscenza delle enciclopedie specializzate.