लिंक माइनिंग की कई चुनौतियाँ हैं जो निम्नलिखित हैं -
तार्किक बनाम सांख्यिकीय निर्भरताएं - ग्राफ लिंक संरचनाओं में दो प्रकार की निर्भरताएं रहती हैं (वस्तुओं के बीच तार्किक संबंध का प्रतिनिधित्व करती हैं) और संभाव्य निर्भरताएं (सांख्यिकीय संबंधों का प्रतिनिधित्व करती हैं, जैसे वस्तुओं के गुणों के बीच सहसंबंध जहां, आमतौर पर, ऐसी वस्तुएं तार्किक रूप से संबंधित होती हैं)।
इन निर्भरताओं का सुसंगत प्रबंधन मल्टी-रिलेशनल डेटा माइनिंग के लिए भी एक चुनौती है, जहां माइन किए जाने वाले डेटा कई टेबल्स में मौजूद होते हैं। इसे वस्तुओं के बीच कई संभावित तार्किक संबंधों पर खोज करनी चाहिए, इसके अलावा गुणों के बीच संभाव्य निर्भरताओं पर मानक खोज। यह एक विशाल खोज क्षेत्र लेता है, जो एक उचित गणितीय मॉडल खोजने को और जटिल बनाता है। इंडक्टिव लॉजिक प्रोग्रामिंग में विकसित विधियों को यहां लागू किया जा सकता है, जो तार्किक संबंधों पर खोज पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
फीचर निर्माण - लिंक-आधारित वर्गीकरण में, यह एक वस्तु के गुणों और उससे जुड़ी वस्तुओं के गुणों पर विचार कर सकता है। इसके अलावा, लिंक्स के भी गुण हो सकते हैं। फीचर निर्माण का उद्देश्य इन गुणों को परिभाषित करने वाली एकल विशेषता का निर्माण करना है। इसमें फीचर चयन और फीचर एकत्रीकरण शामिल हो सकते हैं। फीचर चयन में, केवल सबसे अधिक भेदभाव करने वाली विशेषताएं शामिल होती हैं।
इंस्टेंसेस बनाम क्लासेस - यह इस बात को संदर्भित करता है कि क्या मॉडल स्पष्ट रूप से व्यक्तियों या व्यक्तियों की क्लासेस (सामान्य श्रेणियों) को संदर्भित करता है। पूर्व मॉडल का लाभ यह है कि इसका उपयोग विशिष्ट व्यक्तियों को उच्च संभावना के साथ जोड़ने के लिए किया जा सकता है। बाद के मॉडल का एक लाभ यह है कि इसका उपयोग कई व्यक्तियों के साथ नई स्थितियों में सामान्यीकरण के लिए किया जा सकता है।
लेबल और अनलेबल डेटा का प्रभावी उपयोग - सीखने में एक हालिया रणनीति लेबल और अनलेबल डेटा दोनों के मिश्रण को शामिल करना है। अनलेबल डेटा ऑब्जेक्ट गुण वितरण का अनुमान लगाने में सहायता कर सकता है। अनलेबल (टेस्ट) डेटा के बीच लिंक्स हमें लिंक्ड ऑब्जेक्ट्स के गुणों का उपयोग करने की अनुमति देते हैं। लेबल (ट्रेनिंग) डेटा और अनलेबल (टेस्ट) डेटा के बीच लिंक्स निर्भरताएं प्रेरित करते हैं जो अधिक सटीक निष्कर्ष बनाने में मदद कर सकते हैं।
लिंक भविष्यवाणी - लिंक भविष्यवाणी में एक चुनौती यह है कि वस्तुओं के बीच एक विशेष लिंक की पूर्व संभावना आमतौर पर बेहद कम होती है। नेटवर्क में नोड्स की निकटता का विश्लेषण करने के लिए कई उपायों के आधार पर लिंक भविष्यवाणी के लिए विभिन्न विधियाँ प्रस्तावित की गई हैं। संभाव्य मॉडल भी प्रस्तावित किए गए हैं। विशाल डेटा सेट के लिए, उच्च स्तर पर लिंक्स को मॉडल करना अधिक कुशल हो सकता है।
क्लोज्ड बनाम ओपन-वर्ल्ड धारणा - अधिकांश पारंपरिक दृष्टिकोण मानते हैं कि हम डोमेन में सभी संभावित संस्थाओं को जानते हैं। यह "क्लोज्ड वर्ल्ड" धारणा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में अवास्तविक है। इस क्षेत्र में कार्य में एक भाषा की शुरूआत शामिल है जो कई ऑब्जेक्ट सेट्स वाले रिलेशनल संरचनाओं पर संभाव्यता वितरण को परिभाषित करती है।
