一种大规模网络中基于节点结构特征映射的链接预测方法

发布时间：2017-06-23 14:10

  本文关键词：一种大规模网络中基于节点结构特征映射的链接预测方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：网络链接预测能够获取网络中丢失链接的重要信息或进行网络的动态演变分析.现有的基于节点相似性的网络链接预测方法往往针对简单的一(多)阶邻居信息或特定类型的小型网络,设计较为复杂的计算方法,其扩展性和大规模网络中的可计算性都受到了严峻的挑战.文中基于深度学习在神经网络语言模型中应用的启发,提出了一个LsNet2Vec(Large-scale Network to Vector)模型.通过结合随机游走的网络数据集序列化方法,进行大规模的无监督机器学习,从而将网络中节点的结构特征信息映射到一个连续的、固定维度的实数向量.然后,使用学习到的节点结构特征向量,就可以迅速计算大规模网络中任意节点之间的相似度,以此来进行网络中的链接预测.通过在16个大规模真实数据集上和目前的多个基准的最优预测算法对比发现,LsNet2Vec模型所得到的预测总体效果是最优的:在保证了大规模网络中链接预测计算可行性的同时,于多个数据集上相对已有方法呈现出较大的AUC值提升,最高达8.9%.
【作者单位】： 中国人民大学信息学院计算机系;
【关键词】： 链接预测 大规模网络 节点特征向量 连续性表达 神经网络 机器学习
【基金】：国家自然科学基金(71271211,71531012) 北京市自然科学基金(4132067) 中国人民大学科学研究基金(10XNI029) 中国人民大学2015年度拔尖创新人才培育资助计划资助~~
【分类号】：TP18;TP393.02
【正文快照】： 1引言 网络链接预测(link prediction)是指利用已知的网络信息对未知的链接(existent yet unknown links)或者未来时间的链接(future links)进行预测[1].如图1(A)所示,图G为已知的节点及其链接关系(实线),而Gs谖狦中不存在的链接关系(细虚线),则链接预测问题就是利用图G中的

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本文编号：475279