本文選題：異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò) + 同質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《計算機(jī)工程》2017年01期

【摘要】：在異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點與鏈接的異質(zhì)特性和復(fù)雜性會增加鏈路預(yù)測的難度。針對該問題,提出一種采用綜合拓?fù)涮卣鞅硎镜逆溌奉A(yù)測方法。對不同的元路徑根據(jù)異質(zhì)和同質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鳙@得異質(zhì)和同質(zhì)數(shù)據(jù),將邏輯回歸模型作為鏈路預(yù)測模型,并綜合拓?fù)涮卣鬟M(jìn)一步提高預(yù)測準(zhǔn)確率。在異質(zhì)的movielens電影數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,該方法可有效提高異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)演員合作關(guān)系的鏈路預(yù)測性能。
[Abstract]:In heterogeneous information networks, the heterogeneity and complexity of nodes and links increase the difficulty of link prediction. To solve this problem, a link prediction method based on comprehensive topological feature representation is proposed. For different meta-paths, the heterogeneous and homogeneous data are obtained according to the topological features of heterogeneous and homogeneous information networks. The logical regression model is used as the link prediction model, and the prediction accuracy is further improved by integrating the topological features. Experiments on heterogeneous movielens movie data set show that the proposed method can effectively improve the link prediction performance of heterogeneous information network actors' cooperative relationships.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100112,61309030) 國家社會科學(xué)基金重點項目(13AXW010) 北京市青年英才計劃項目(YETP0987) 中央財經(jīng)大學(xué)“121”青年人才發(fā)展基金(QBJ1427)
【分類號】：O157.5

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本文編號：1890346