复杂网络链接预测的路径抽样方法

发布时间：2019-04-15 20:59

【摘要】：链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注.在许多现实应用中,只需要对用户感兴趣顶点的相似度进行预测,而不需要预测复杂网络中的所有顶点.提出一种快速的以路径相似度为基础的方法来预测指定的顶点对间的链接.在该方法中,首先定义顶点之间的路径相似度的概念,然后对给出的节点对之间构造一个的路径的集合,通过设定该集合适当的大小,可以将相似度的误差限制在一个给定的阈值范围内.由于只要计算相关路径的个数,因此该算法可以大大减少计算时间.以对单个节点的路径抽样方法为基础,提出了整个网络的链接预测算法.通过在实际网络上的实验结果表明,本算法与其他方法相比,在更短的时间可以获得更高精度的结果.
[Abstract]:Link prediction has attracted much attention in sociology, anthropology, information science and computer science. In many practical applications, it is only necessary to predict the similarity of vertices of interest to users, but not all vertices in complex networks. A fast path similarity-based approach is proposed to predict the link between specified vertex pairs. In this method, we first define the concept of path similarity between vertices, then construct a set of paths between the given pair of nodes, by setting the appropriate size of the set, The error of similarity can be limited to a given threshold. As long as the number of correlation paths is calculated, the algorithm can greatly reduce the computation time. Based on the path sampling method for a single node, a link prediction algorithm for the whole network is proposed. The experimental results on the actual network show that the proposed algorithm can obtain higher precision results in a shorter time than other methods.
【作者单位】： 南京中医药大学信息技术学院;信息学院计算机系扬州大学;南京大学软件新技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379066,61070047,61379064,61472344,61402395)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20130452,BK2012672,BK2012128,BK20140492)资助
【分类号】：O157.5

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本文编号：2458491