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基于最大可达路径的异构网络关系预测方法

发布时间:2018-11-09 08:36
【摘要】:社会空间中人与人之间通过不同类型关系连接形成异构关系网络,针对该异构网络的结构特性与异构信息,综合个体属性、关系语义和关系结构3个重要方面,构建一种最大可达路径度量方法,并将此方法运用于预测异构网络中节点间的不同社会关系。在相关实验数据集上的实验结果表明了该算法的有效性。使用能够反映节点属性和节点之间语义关系的图数据库Neo4j存储人物和人物间关系,与使用关系型数据库Mysql的实验运行时间进行比较,比较结果表明了Neo4j运行时间仅仅为Mysql时间的一半。
[Abstract]:In the social space, the heterogeneous relationship network is formed through the connection of different types of relationships between people. Aiming at the structural characteristics and heterogeneous information of the heterogeneous network, it synthesizes individual attributes, relational semantics and relational structure. A maximum reachable path measurement method is constructed and applied to predict the different social relations between nodes in heterogeneous networks. Experimental results on related experimental data sets show the effectiveness of the proposed algorithm. The graph database Neo4j, which can reflect the semantic relationship between nodes and the attributes of nodes, is used to store the relationships between people and people, which is compared with the experimental running time of Mysql, a relational database. The comparison results show that the running time of Neo4j is only half of that of Mysql.
【作者单位】: 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】:国家863高技术研究发展计划基金项目(2014AA015204) 山西省自然科学基金项目(2014011022-1)
【分类号】:O157.5;TP301.6

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本文编号:2319902

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