【摘要】：鏈接預(yù)測問題在社會學(xué)、人類學(xué)、信息科學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都受到了廣泛的關(guān)注.在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,只需要對用戶感興趣頂點(diǎn)的相似度進(jìn)行預(yù)測,而不需要預(yù)測復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的所有頂點(diǎn).提出一種快速的以路徑相似度為基礎(chǔ)的方法來預(yù)測指定的頂點(diǎn)對間的鏈接.在該方法中,首先定義頂點(diǎn)之間的路徑相似度的概念,然后對給出的節(jié)點(diǎn)對之間構(gòu)造一個(gè)的路徑的集合,通過設(shè)定該集合適當(dāng)?shù)拇笮?可以將相似度的誤差限制在一個(gè)給定的閾值范圍內(nèi).由于只要計(jì)算相關(guān)路徑的個(gè)數(shù),因此該算法可以大大減少計(jì)算時(shí)間.以對單個(gè)節(jié)點(diǎn)的路徑抽樣方法為基礎(chǔ),提出了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測算法.通過在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法與其他方法相比,在更短的時(shí)間可以獲得更高精度的結(jié)果.
[Abstract]:Link prediction has attracted much attention in sociology, anthropology, information science and computer science. In many practical applications, it is only necessary to predict the similarity of vertices of interest to users, but not all vertices in complex networks. A fast path similarity-based approach is proposed to predict the link between specified vertex pairs. In this method, we first define the concept of path similarity between vertices, then construct a set of paths between the given pair of nodes, by setting the appropriate size of the set, The error of similarity can be limited to a given threshold. As long as the number of correlation paths is calculated, the algorithm can greatly reduce the computation time. Based on the path sampling method for a single node, a link prediction algorithm for the whole network is proposed. The experimental results on the actual network show that the proposed algorithm can obtain higher precision results in a shorter time than other methods.
【作者單位】： 南京中醫(yī)藥大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;信息學(xué)院計(jì)算機(jī)系揚(yáng)州大學(xué);南京大學(xué)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379066,61070047,61379064,61472344,61402395)資助 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20130452,BK2012672,BK2012128,BK20140492)資助
【分類號】：O157.5

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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6 孫暉;基于相似度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的研究[D];南京郵電大學(xué);2014年

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本文編號：2458491