AGEE（Attributive Graph Enhanced Embedding）アルゴリズムは、ノード属性情報を機能グラフとして活用し、既存の埋め込みベースのリンク予測アルゴリズムの精度を向上させます。通常、ノード属性は初期入力として使用されますが、AGEEではこれに加えて機能グラフを構築し、その情報を利用します。この取り組みによって、従来の手法では捉えきれなかった隠れた特性やネットワーク間の関係性を明らかにすることができます。また、AGEEは構造グラフと属性グラフ間で適切なトレードオフを自動的に学習する能力を持ちます。
具体的には、AGEEは各特徴量ごとに情報量を定量化し、「驚き」や希少性に基づいて重要度付けします。そしてこれらの情報から特徴関係行列や特徴グラフを構築し、それぞれ異なるトレーニングプロセスで最適化します。さらにαパラメーターを導入することで属性予測確率と構造予測確率のバランス調整が可能です。
この総合的なアプローチにより、AGEEは他の有名なリンク予測アルゴリズムよりも高い精度向上が実現されます。例えばNODE2VECやVGAE, SEAL等でも同じく3%程度の改善効果が得られました。