一种基于博弈论的时序网络链路预测方法

摘要：

链路预测是复杂网络分析领域的一项重要研究课题,可被应用于许多实际应用场景,如推荐系统、信息检索和市场分析等.不同于传统的链路预测问题,针对有时间窗口的时序链路集合,需预测未来任意时刻链路的存在情况,即探究时序网络的演化机制为解决这一问题,结合生存分析和博弈论,提出一种有效的半监督学习框架.首先,定义一个ε-邻接网络序列模型,并利用每条链路的时间戳信息生成真实的网络演化序列为捕捉网络演化规律,为每条链路定义一组基于邻居相似性的特征向量,并采用Cox比例风险模型来估计该特征向量的协变量系数为缩小搜索空间,提出一种基于博弈的双向选择机制来预测未来的网络拓扑结构.最后,提出一种基于多智能体自治计算的网络演化预测算法,并在多个真实时序网络数据集上验证了算法的有效性和高效性.

关键词：链路预测、时序网络、生存分析、博弈论、自治计算

所属期刊栏目：56

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71871109,91646204,71801123,71871233

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1953-1964