融合节点标签与强弱关系的链路预测算法

摘要：

如何通过已知路径结合相关属性信息和不同关系强度进行链路预测是一个难题.为了解决这个问题,提出融合节点标签与强弱关系的链路预测算法.选取两个中心节点,采用基于双半径节点标签算法计算以其为中心的所有网络节点标签;生成中心节点带有节点标签的h深度局部子图;提取局部子图并将其作为目标网络获得特征矩阵,在对特征矩阵进行矩阵分解的同时融入节点属性信息与强弱关系,赋予动态权值,构建相似度矩阵.实验结果表明,与常见的基于共同邻居算法、基于网络嵌入等链路预测算法相比,该算法的精确度最高提升1.83％,且其预测结果的精确度和效率明显提升,同时能够有效且准确地挖掘各节点的内部相关性.

关键词：链路预测、双半径节点标签、矩阵分解、相似度

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教改重点攻关项目;西安邮电大学研究生创新基金项目

在线出版日期：2022-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-77