AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が『リンク予測が重要です』って言うんですが、正直ピンと来ません。そもそもリンク予測って何ができるんでしょうか。うちの現場に投資する価値はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。Link prediction（LP：リンク予測）は、グラフの中でまだ観測されていない結びつきを予測する仕事です。取引先の関係や部品の共起などを見つけられるんです。
ふむ。それ自体は分かる。ですが論文の話になると『ベンチマークがバイアスしている』とありました。ベンチマークが信頼できないなら、わが社が導入しても意味がありませんよね。投資対効果が気になります。
良い質問です！論文は、従来の評価方法が「次数（degree）」という非常に単純な情報に有利に働いていると指摘しています。要点を3つで説明しますね。1) 評価用の正例・負例の作り方が次数バイアスを生む、2) 次数だけで高得点を出す方法が存在する、3) 次数バイアスを補正した評価が現実の推薦性能に近づく、です。一緒に考えましょう。
これって要するに次数が多いノード、つまり取引の多い得意先や多数の部品がつながる中核部品を狙うだけで成績が良く見えるってことですか？それなら表面上の数値だけで踊らされそうで恐い。
その通りなんです！素晴らしい着眼点ですね。次数（degree：次数）は、ノードが持つリンクの数で、評価の正例は実際のエッジをランダムに抜き出す一方、負例は無作為な非連結ペアを採るため、正例側は高次数ノードが過剰に含まれます。結果として次数だけを見れば高得点が出る仕組みになっているんです。
なるほど。ではどうすれば現場で役に立つ評価になるんですか。具体的な対策や社内での検討ポイントを教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務的には次の3点です。1) 評価データの作り方を次数で層別化する、2) 次数のみで算出される“ヌル”モデルを基準にする、3) 実際の推薦タスクと整合する指標で最終評価する。これで表面的な数値に踊らされにくくなりますよ。
それは現実的ですね。うちならまず小さなデータセットで次数ごとに評価してみるのが手堅そうです。ところで、こうした次数に引っ張られる弊害ってモデル開発にどんな悪影響があるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！主な問題は過学習です。モデルが次数情報に依存すると、複雑な構造や業務に重要なパターンを学べず、実運用での汎化性が落ちます。したがって次数補正された学習データで訓練すると、意味のある関係を学びやすくなりますよ。
分かりました。これって要するに、評価基準の作り方を少し変えてやれば、真に役立つモデルを作れるようになるということですね。では私の言葉でまとめます。『既存のリンク予測評価は人気者（多数リンクのノード）を優遇している。本当に使えるモデルを作るには次数の偏りを除いた評価・学習を行う必要がある』。こういう理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな実験から始めて、次数補正を入れた評価でモデルを比べてみましょう。
