改进的异构链路协同预测算法研究

发布时间：2018-03-29 21:19

  本文选题：异构信息网络　切入点：未知链路　出处：《计算机工程》2017年12期

【摘要】：现有的链路预测方法无法保证预测的可靠性,应用局限性较大。为此,针对源节点相似节点和目标节点相似节点之间的当前链路信息,提出同质连接原理,设计不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合,用于异构链路预测。融合异构信息网络中的被标记数据和无标记数据,给出一种异构链路协同预测算法,通过获得不同类型链路间的各种复杂关系,结合互补性预测信息,实现多种链路类型的协同预测。实验结果表明,该链路协同预测算法可有效提升异构信息网络的链路预测性能。
[Abstract]:The existing link prediction methods can not guarantee the reliability of the prediction, and the application limitation is great. Therefore, aiming at the current link information between the source node similarity node and the target node similar node, the principle of homogeneous connection is proposed. The correlation index of different types of nodes is designed to describe the probability of link existence between different types of nodes and to combine it with the traditional proximity index. For heterogeneous link prediction, combining labeled and unlabeled data in heterogeneous information networks, a heterogeneous link cooperative prediction algorithm is presented. By obtaining various complex relationships between different types of links, and combining complementary prediction information, a new algorithm is proposed. The experimental results show that the link cooperative prediction algorithm can effectively improve the link prediction performance of heterogeneous information networks.
【作者单位】： 吉林建筑大学城建学院;
【分类号】：O157.5

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本文编号：1682915