BERT4FCA：一种使用形式概念分析和BERT的二部图链接预测方法

我们提出了BERT4FCA，一种使用形式概念分析和BERT的二部图链接预测新方法。二部图链接预测是一项重要任务，可以解决各种实际问题，如社交网络中的好友推荐和作者-论文网络中的合著预测。最近的研究发现，在二部图中，最大双团为链接预测提供了重要信息，并且可以通过形式概念分析提取。一些基于形式概念分析的二部图链接预测方法已经取得了良好的性能。然而，我们发现它们的性能可以进一步提高，因为这些方法没有完全捕获提取的最大双团的丰富信息。为了解决这一局限性，我们提出了一种使用BERT的方法，该方法可以从形式概念分析提取的最大双团中学习更多信息，并利用它们进行链接预测。我们在三个真实世界的二部图上进行了实验，并证明我们的方法优于以前基于形式概念分析的方法，以及一些经典方法，如矩阵分解和node2vec。