本文選題：異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò) + 鏈接預(yù)測(cè)　； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科學(xué)研究進(jìn)程日益加快,學(xué)術(shù)資源的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。面對(duì)龐大的學(xué)術(shù)資源,科研人員希望能夠快速準(zhǔn)確地找到與其研究相關(guān)的論文、作者,或者可以投稿的期刊等學(xué)術(shù)實(shí)體。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn),越來(lái)越多的研究者從不同的角度研究學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)。其中通過(guò)構(gòu)建同構(gòu)或異構(gòu)的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò),利用鏈接預(yù)測(cè)方法對(duì)缺失或未來(lái)鏈接進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于實(shí)體推薦、關(guān)系預(yù)測(cè)及網(wǎng)絡(luò)分析等目標(biāo)具有重要意義。當(dāng)前異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)方法僅能預(yù)測(cè)單一或局限的學(xué)術(shù)實(shí)體間關(guān)系,構(gòu)造的鏈接預(yù)測(cè)模型普適性較差,鏈接預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性有待提高。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)多關(guān)系普適的鏈接預(yù)測(cè)方法。該方法構(gòu)建了一個(gè)包含當(dāng)前常見(jiàn)學(xué)術(shù)實(shí)體類(lèi)型及實(shí)體間關(guān)系類(lèi)型的異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò),提出了一種能夠挖掘深層網(wǎng)絡(luò)特征的自動(dòng)化元路徑提取方法,并提出了兩種改進(jìn)的融合時(shí)間和實(shí)體間內(nèi)容相關(guān)性的元路徑相似性度量方法,以對(duì)任意類(lèi)型的元路徑進(jìn)行度量,最后選擇多關(guān)系普適的邏輯回歸模型進(jìn)行特征參數(shù)學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建最終的鏈接預(yù)測(cè)模型。本文使用微軟學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò),基于本文提出的普適鏈接模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)中具有實(shí)際含義的多種關(guān)系類(lèi)型進(jìn)行了自動(dòng)化的鏈接預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文采用統(tǒng)一的鏈接預(yù)測(cè)模型可以進(jìn)行多種鏈接關(guān)系的自動(dòng)化預(yù)測(cè),鏈接預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到明顯提高,同時(shí)通過(guò)時(shí)間擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方案隨時(shí)間推移仍然有較好的適用性。
[Abstract]:With the rapid development of scientific research, the number of academic resources is increasing explosively. Faced with huge academic resources, researchers hope to find papers, authors, and journals that can contribute to their research quickly and accurately. To meet these challenges, more and more researchers are studying academic networks from different angles. Among them, it is important for entity recommendation, relationship prediction and network analysis to predict missing or future links by constructing isomorphic or heterogeneous academic networks. The current link prediction methods of heterogeneous academic networks can only predict the relationship between single or limited academic entities, and the constructed link prediction model is of poor universality, and the accuracy of link prediction needs to be improved. In order to solve the above problems, this paper presents a link prediction method for heterogeneous academic networks. This method constructs a heterogeneous academic network which includes the common types of academic entities and the types of relationships between entities, and proposes an automated meta-path extraction method which can mine the features of deep network. Two improved meta-path similarity measurement methods are proposed to measure the meta path similarity of any type of meta path, which combines time and content correlation between entities. Finally, the multirelational universal logical regression model is chosen to study the feature parameters to construct the final link prediction model. In this paper, we use Microsoft academic data as experimental data set to construct heterogeneous academic network. Based on the universal link model proposed in this paper, we make an automated link prediction for many kinds of relationships with actual meaning in the network. The experimental results show that the unified link prediction model can be used to predict many kinds of link relationships automatically, and the accuracy of link prediction is improved obviously. At the same time, the experimental results of time extension show that the proposed scheme has good applicability over time.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1922939