一种改进的异构链路协同预测算法研究

摘要：

现有的链路预测方法仅考虑单种链路类型预测或多种链路类型的独立预测,经常使得预测结果不够准确.为此,研究了异构信息网络中多种链路类型的协同预测问题.根据源节点的相似节点和目标节点的相似节点之间的当前链路信息,提出了同质连接原理,设计了一种针对不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合拓展到异构链路预测中.然后,将异构信息网络中的被标记数据和无标记数据融合起来,提出一种异构链路协同预测算法(Heterogeneous Collective Link Prediction,HCLP),通过获得不同类型链路间的各种复杂关系,结合互补性预测信息,实现多种链路类型的协同预测.基于真实场景的实验结果表明,所提的链路协同预测方法可有效提升异构信息网络的链路预测性能.

关键词：异构信息网络、相关性指标、同质连接、链路存在概率、协同预测、邻近性指标

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅研究课题16C0184;国家自然科学基金重点项目61432008

在线出版日期：2017-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：155-163