Un modelado de correlación inter-bordes escalable en CopulaGNN para la predicción de signos de enlaces

La predicción del signo de un enlace en redes firmadas plantea un desafío distinto al de las redes convencionales porque las relaciones negativas rompen supuestos de homofilia y requieren un tratamiento explícito de las dependencias entre aristas. Una estrategia sólida es modelar esa dependencia latente a nivel estadístico mediante un copula gaussian, que separa la estructura marginal de la dependencia conjunta y permite capturar correlaciones complejas entre aristas sin imponer similitud de nodos. El reto práctico aparece al escalar: una matriz de correlación completa crece cuadráticamente con el número de aristas y rápidamente se vuelve intratable. Una solución eficiente consiste en representar esa matriz como un producto de factores de baja dimensión, es decir como un gramiano de incrustaciones de aristas, lo que reduce drásticamente los parámetros y facilita el cálculo de probabilidades condicionales al factorizar la dependencia. Complementando esta representación con una formulación de la distribución condicional pensada para inferencia incremental se logra una reducción importante en coste computacional, manteniendo la fidelidad del modelo. Desde el punto de vista teórico, esa combinación favorece una convergencia rápida y, en la práctica, acelera el entrenamiento frente a enfoques que manejan correlaciones explícitas completas.

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