符号网络链接预测算法研究综述

发布时间：2024-03-23 03:22

　　符号网络链接预测包括网络结构上两个节点间未知链接的可能性预测与符号预测两方面,其相关研究对于分析和理解符号网络的拓扑结构、功能及演化行为具有十分重要的意义,在个性化推荐、态度预测、蛋白质交互作用研究等领域有着重大的应用价值。文中综述了符号网络链接预测问题的研究成果,介绍了相关概念、符号网络的理论基础、常用符号网络数据集以及预测精度评价标准;将目前主要的符号网络链接预测算法按照设计思路分为有监督学习与无监督学习两大类,详细阐述了每种算法的主要思想;归纳总结了符号网络链接预测问题的特点和规律,讨论了目前存在的问题并指出了面临的挑战和未来可能的发展方向。这能为信息学、生物学、社会学等领域的相关研究人员提供有益参考。

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【部分图文】：

图1符号网络链接预测问题示意图

符号网络链接预测主要基于网络中已知的链接和符号信息来预测未知的链接符号和未来链接及其符号类型。假设两个节点间不存在多条边,且没有单个节点到自身的链接,则符号网络链接预测问题可描述为:给定符号网络图G=(V,E,S),对于u,v∈V且s(u,v)=0的节点对〈u,v〉,算法的目标是....

图2结构平衡三角形与不平衡三角形示意图

结构平衡理论最初是针对无向符号网络中三角形的平衡性分析开始的,考虑了3个节点构成的三元组所有可能的组合,分别标记为T0,T1,T2和T3,如图2所示,Ti代表该模式中正向链接数目为i。由此形成4个直观认识,即朋友的朋友是我朋友、朋友的敌人是我敌人、敌人的朋友是我敌人、敌人的敌人是....

图3结构平衡环和不平衡环示意图

根据结构平衡理论,如果一个L-环(L≥3)包含偶数条负边,则该L-环是结构平衡的,否则是结构不平衡的。图3是一个结构平衡和不平衡的4-环及5-环示意图。(3)k-平衡网络。

图4结构平衡与不平衡符号网络示意图

根据以上分析,若无向符号网络中所有的节点可被划分为k个子集,使得每个子集内任意两节点间为正向链接,不同子集间任意两节点间为负向链接[27],则该符号网络是k-平衡网络。当k=2时,它符合强结构平衡理论,当k>2时,它符合弱结构平衡理论,这便是符号网络社区划分的概念[28]。如图4....

本文编号：3935379