লিংক মাইনিং-এর বেশ কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে, নিচেেগুলো আলোচনা করা হলো:
- লজিক্যাল বনাম স্ট্যাটিস্টিক্যাল ডিপেন্ডেন্সি: গ্রাফ লিংক স্ট্রাকচারে (অবজেক্টের মধ্যে লজিক্যাল রিলেশনশিপ প্রতিনিধিত্ব করে) এবং প্রোবাবিলিস্টিক ডিপেন্ডেন্সিতে (স্ট্যাটিস্টিক্যাল রিলেশনশিপ, যেমন: অবজেক্টের অ্যাট্রিবিউটের মধ্যে কোরিলেশন, যেখানে সাধারণত অবজেক্টগুলো লজিক্যালি সম্পর্কিত) দুটি ধরনের ডিপেন্ডেন্সি থাকে। এই ডিপেন্ডেন্সিগুলো সমন্বয়ভাবেই হ্যান্ডল করা মাল্টি-রিলেশনাল ডেটা মাইনিং-এর জন্যও একটি চ্যালেঞ্জ, যেখানে ডেটা একাধিক টেবিলে থাকে। এখানে অবজেক্টের মধ্যে যেকোনো লজিক্যাল রিলেশনশিপের ওপর সার্চ করতে হয়, সাথে সাথে অ্যাট্রিবিউটের মধ্যে প্রোবাবিলিস্টিক ডিপেন্ডেন্সির স্ট্যান্ডার্ড সার্চও। এটিই একটি বিশাল সার্চ স্পেস তৈরি করে, যা যুক্তিসঙ্গত ম্যাথেমেটিক্যাল মডেল খুঁজে বের করাকে আরও জটিল করে তোলে। ইন্ডাক্টিভ লজিক প্রোগ্রামিং-এ विकসিত পদ্ধতিগুলো এখানে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা লজিক্যাল রিলেশনশিপের ওপর সার্চের ওপর ফোকাস করে।
- ফিচার কনস্ট্রাকশন: লিংক-ভিত্তিক ক্লাসিফিকেশনে, একটি অবজেক্টের অ্যাট্রিবিউট এবং এর সাথে সংযুক্ত অবজেক্টের অ্যাট্রিবিউট বিবেচনা করা হয়। বরং লিংকগুলোরও অ্যাট্রিবিউট থাকতে পারে। ফিচার কনস্ট্রাকশনের উদ্দেশ্য হলো এই অ্যাট্রিবিউটগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে একটি একক ফিচার তৈরি করা। এতে ফিচার সিলেকশন এবং ফিচার অগরিগেশন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ফিচার সিলেকশনে শুধু সবচেয়ে ভেদনশীল ফিচারগুলো রাখা হয়।
- ইনস্ট্যান্স বনাম ক্লাস: এটি নির্দেশ করে যে মডেলটি কি এক্সপ্লিসিটলি אינডিভিজუয়ালস বা ক্লাস (জেনেরিক ক্যাটাগরি) কে রেফার করে। πρώর মডেলের সুবিধা হলো এটি নির্দিষ্ট אינডিভিজুয়ালকে উচ্চ প্রোবাবিলিটির সাথে সংযুক্ত করতে পারে। পরের মডেলের সুবিধা হলো এটি নতুন পরিস্থিতিতে, অনেক инডিভিজুয়ালের জন্য জেনারেলাইজ করতে পারে।
- লেবেলড এবং আনলেবেলড ডেটার কার্যকর ব্যবহার: শেখার একটি সাম্প্রতিক কৌশল হলো লেবেলড এবং আনলেবেলড ডেটার মিশ্রণ অন্তর্ভুক্ত করা। আনলেবেলড ডেটা অবজেক্ট অ্যাট্রিবিউট ডিস্ট্রিবিউশন অনুমান করতে সাহায্য করতে পারে। আনলেবেলড (টেস্ট) ডেটার মধ্যে লিংক আমাদের লিংকড অবজেক্টের অ্যাট্রিবিউট ব্যবহার করতে দেয়। লেবেলড (ট্রেনিং) এবং আনলেবেলড (টেস্ট) ডেটার মধ্যে লিংক নির্ভরতা তৈরি করে যা আরও নির্ভুল অনুমান তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
- লিংক প্রেডিকশন: লিংক প্রেডিকশনে একটি চ্যালেঞ্জ হলো অবজেক্টের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট লিংকের priori প্রোবাবিলিটি সাধারণত অত্যন্ত কম। নেটওয়ার্কে নোডের প্রক্সিমিটি বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন মেজার ভিত্তিকভাবে লিংক প্রেডিকশনের বিভিন্ন পদ্ধতি প্রস্তাবিত হয়েছে। প্রোবাবিলিস্টিক মডেলও প্রস্তাবিত হয়েছে। বড় ডেটাসেটের জন্য, হাইআর লেভেলে লিংক মডেল করা আরও দক্ষ হতে পারে।
- ক্লোজড বনাম ওপেন-ওয়ার্লড ধারণা: অধিকাংশ ট্র্যাডিশনাল পদ্ধতি অনুমান করে যে ডোমেনের সকল সম্ভাব্য এন্টিটি আমরা জানি। এই "ক্লোজড ওয়ার্লড" ধারণা বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনে বাস্তবসম্মত নন। এই এলাকায় কাজ شامل করে একটি ল্যাঙ্গুয়েজ.introduce করা যা რিলেশনাল স্ট্রাকচারের ওপর প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন ডিফাইন করে যাতে একাধিক অবজেক্ট সেট থাকে।
