异质信息网络中演员合作关系的链路预测

发布时间：2018-05-15 01:21

  本文选题：异质信息网络 + 同质信息网络　； 参考：《计算机工程》2017年01期

【摘要】：在异质信息网络中,节点与链接的异质特性和复杂性会增加链路预测的难度。针对该问题,提出一种采用综合拓扑特征表示的链路预测方法。对不同的元路径根据异质和同质信息网络拓扑特征获得异质和同质数据,将逻辑回归模型作为链路预测模型,并综合拓扑特征进一步提高预测准确率。在异质的movielens电影数据集上进行实验,结果表明,该方法可有效提高异质信息网络演员合作关系的链路预测性能。
[Abstract]:In heterogeneous information networks, the heterogeneity and complexity of nodes and links increase the difficulty of link prediction. To solve this problem, a link prediction method based on comprehensive topological feature representation is proposed. For different meta-paths, the heterogeneous and homogeneous data are obtained according to the topological features of heterogeneous and homogeneous information networks. The logical regression model is used as the link prediction model, and the prediction accuracy is further improved by integrating the topological features. Experiments on heterogeneous movielens movie data set show that the proposed method can effectively improve the link prediction performance of heterogeneous information network actors' cooperative relationships.
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61100112,61309030) 国家社会科学基金重点项目(13AXW010) 北京市青年英才计划项目(YETP0987) 中央财经大学“121”青年人才发展基金(QBJ1427)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1890346