融合多特征的符号网络连边符号预测

摘要：

为提高符号网络的连边符号预测准确率，深入分析了影响连边符号的各项基本机理，拓展了“结构平衡理论”和“地位理论”，同时将网页网络中的“PageTrust”度量引入符号网络用以刻画符号网络中节点的重要性.在融合从不同角度反映连边符号形成机制理论的基础上，抽取出一组最能反映连边正负的网络特征，并将这类网络特征用于2类机器学习模型的训练与测试.2个真实网络数据集上的实验结果表明，训练所得模型具有较已有模型更高的预测准确率和更好的通用性.

关键词：符号网络、连边符号预测、社交网络分析、结构平衡理论

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目2013CB329603;国家自然科学基金项目71231002,61375058

在线出版日期：2014-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-84