一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型

发布时间：2017-08-20 17:37

  本文关键词：一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型

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【摘要】：真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行连接.文中使用元路径,即通过一组关系连接了多种节点类型的路径,来描述异质信息网络中不同类型对象之间各种连接的不同语义,从而提出一种异质信息网络链路预测模型,通过组合对象之间在不同元路径上建立连接的概率来进行链路预测.在DBLP和Last.fm两个真实数据集上的实验结果表明:在7种关系的链路预测中,相比最好的基准方法,文中方法的AUC值平均提升了5.93%;另外,在链路预测中,通过元路径区分不同类型的节点和边之后,预测精度得到了明显提升;最后,为了平衡预测精度和模型的可扩展性,实验分析表明链路预测中仅考虑路径长度小于5的元路径就已经足够产生很好的预测结果.
【作者单位】： 中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院;中国电子系统工程研究所;武汉大学软件工程国家重点实验室;中国人民解放军国防信息学院;
【关键词】： 异质信息网络 链路预测 元路径 社会计算 社交网络
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2014CB340401) 国家自然科学基金(61035004,61273213,61305055) 国防自然科学基金(9140A15090112JB93180)资助~~
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 1引言在大数据时代,随着大量社交网络和信息网络的出现,链路预测已经成为数据挖掘研究的一个重要方向.链路预测的主要任务包括:对缺失连接的预测、对未来连接形成的预测.通常我们可以融合各种信息进行链路预测,包括节点属性和网络结构,已经存在的很多预测方法利用了节点属性

【共引文献】

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