本文關(guān)鍵詞：一種大規(guī)模網(wǎng)絡中基于節(jié)點結(jié)構(gòu)特征映射的鏈接預測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡鏈接預測能夠獲取網(wǎng)絡中丟失鏈接的重要信息或進行網(wǎng)絡的動態(tài)演變分析.現(xiàn)有的基于節(jié)點相似性的網(wǎng)絡鏈接預測方法往往針對簡單的一(多)階鄰居信息或特定類型的小型網(wǎng)絡,設計較為復雜的計算方法,其擴展性和大規(guī)模網(wǎng)絡中的可計算性都受到了嚴峻的挑戰(zhàn).文中基于深度學習在神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型中應用的啟發(fā),提出了一個LsNet2Vec(Large-scale Network to Vector)模型.通過結(jié)合隨機游走的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集序列化方法,進行大規(guī)模的無監(jiān)督機器學習,從而將網(wǎng)絡中節(jié)點的結(jié)構(gòu)特征信息映射到一個連續(xù)的、固定維度的實數(shù)向量.然后,使用學習到的節(jié)點結(jié)構(gòu)特征向量,就可以迅速計算大規(guī)模網(wǎng)絡中任意節(jié)點之間的相似度,以此來進行網(wǎng)絡中的鏈接預測.通過在16個大規(guī)模真實數(shù)據(jù)集上和目前的多個基準的最優(yōu)預測算法對比發(fā)現(xiàn),LsNet2Vec模型所得到的預測總體效果是最優(yōu)的:在保證了大規(guī)模網(wǎng)絡中鏈接預測計算可行性的同時,于多個數(shù)據(jù)集上相對已有方法呈現(xiàn)出較大的AUC值提升,最高達8.9%.
【作者單位】： 中國人民大學信息學院計算機系;
【關(guān)鍵詞】： 鏈接預測 大規(guī)模網(wǎng)絡 節(jié)點特征向量 連續(xù)性表達 神經(jīng)網(wǎng)絡 機器學習
【基金】：國家自然科學基金(71271211,71531012) 北京市自然科學基金(4132067) 中國人民大學科學研究基金(10XNI029) 中國人民大學2015年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計劃資助~~
【分類號】：TP18;TP393.02
【正文快照】： 1引言 網(wǎng)絡鏈接預測(link prediction)是指利用已知的網(wǎng)絡信息對未知的鏈接(existent yet unknown links)或者未來時間的鏈接(future links)進行預測[1].如圖1(A)所示,圖G為已知的節(jié)點及其鏈接關(guān)系(實線),而Gs諼狦中不存在的鏈接關(guān)系(細虛線),則鏈接預測問題就是利用圖G中的

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本文編號：475279