本文選題：異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò) + 相關(guān)性指標(biāo)��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年15期

【摘要】：現(xiàn)有的鏈路預(yù)測(cè)方法僅考慮單種鏈路類型預(yù)測(cè)或多種鏈路類型的獨(dú)立預(yù)測(cè),經(jīng)常使得預(yù)測(cè)結(jié)果不夠準(zhǔn)確。為此,研究了異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中多種鏈路類型的協(xié)同預(yù)測(cè)問題。根據(jù)源節(jié)點(diǎn)的相似節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相似節(jié)點(diǎn)之間的當(dāng)前鏈路信息,提出了同質(zhì)連接原理,設(shè)計(jì)了一種針對(duì)不同類型節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性指標(biāo),用于描述不同類型節(jié)點(diǎn)間的鏈路存在概率,并將其與傳統(tǒng)的鄰近性指標(biāo)相結(jié)合拓展到異構(gòu)鏈路預(yù)測(cè)中。然后,將異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中的被標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)融合起來,提出一種異構(gòu)鏈路協(xié)同預(yù)測(cè)算法(Heterogeneous Collective Link Prediction,HCLP),通過獲得不同類型鏈路間的各種復(fù)雜關(guān)系,結(jié)合互補(bǔ)性預(yù)測(cè)信息,實(shí)現(xiàn)多種鏈路類型的協(xié)同預(yù)測(cè)。基于真實(shí)場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提的鏈路協(xié)同預(yù)測(cè)方法可有效提升異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)性能。
[Abstract]:The existing link prediction methods only consider the single link type prediction or the independent prediction of multiple link types, which often make the prediction results inaccurate. Therefore, the cooperative prediction of multiple link types in heterogeneous information networks is studied. According to the current link information between the similar node of the source node and the similar node of the target node, the principle of homogenous connection is proposed, and a correlation index for different types of nodes is designed. It is used to describe the link existence probability between different types of nodes and to extend it to heterogeneous link prediction by combining it with the traditional proximity index. Then, combining tagged data and unlabeled data in heterogeneous information networks, a heterogeneous Collective Link prediction algorithm is proposed. By obtaining various complex relationships between different types of links and combining complementary prediction information, a heterogeneous Collective Link prediction algorithm is proposed. Cooperative prediction of multiple link types is realized. Experimental results based on real scene show that the proposed link cooperative prediction method can effectively improve the link prediction performance of heterogeneous information networks.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙醫(yī)學(xué)院信息工程學(xué)院;南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：湖南省教育廳研究課題(No.16C0184) 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(No.61432008)
【分類號(hào)】：O157.5;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號(hào)：1975881