금융 거래 네트워크는 기업 간 관계를 나타내며, 기업과 거래는 각각 노드와 엣지로 작용한다. 이러한 네트워크에서의 링크 예측은 잠재적인 향후 거래 또는 누락된 링크를 식별하여 의사결정과 시장 분석에 유용한 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 일반 네트워크를 대상으로 한 여러 링크 예측 연구가 존재하지만, 금융 거래 네트워크의 고유한 특성을 구체적으로 다룬 연구는 제한적이다. 기존 연구는 종종 기업 간 거래의 방향성, 거래 네트워크의 계층적 성격, 노드 속성의 중요성과 같은 핵심 특성을 간과함으로써 정확한 링크 예측을 저해한다. 본 연구에서는 금융 거래 네트워크의 링크 예측을 위한 새로운 유사도 점수인 ‘속성-거래 유사도(ATS) 점수’를 제안한다. ATS 점수는 표준산업분류(Standard Industrial Classification, SIC) 코드와 같은 기업 속성과 거래 네트워크 토폴로지를 모두 통합하여 기업 간 관측되지 않은 링크를 예측한다. 우리의 방법은 향후 거래를 예측할 뿐 아니라 거래 네트워크의 계층적 구조를 보존한다. 네트워크 토폴로지와 기업 속성 빈도 모두를 활용함으로써, 본 방법은 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 도출한다. 실제 금융 거래 네트워크 데이터셋에 대한 실험적 평가는 ATS 점수 기반 링크 예측 방법이 기존의 유사도 기반 링크 예측 기법을 능가하며, 수신자 판단 곡선(receiver operating characteristic curve, AUC) 아래 면적(AUC) 관점에서 우수한 성능을 달성함을 보여준다. 이는 ATS 점수가 금융 거래 네트워크의 복잡한 관계와 역동성을 포착하는 데 효과적임을 시사한다.

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