本文關(guān)鍵詞：一種大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)特征映射的鏈接預(yù)測(cè)方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)能夠獲取網(wǎng)絡(luò)中丟失鏈接的重要信息或進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演變分析.現(xiàn)有的基于節(jié)點(diǎn)相似性的網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)方法往往針對(duì)簡(jiǎn)單的一(多)階鄰居信息或特定類型的小型網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)較為復(fù)雜的計(jì)算方法,其擴(kuò)展性和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的可計(jì)算性都受到了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn).文中基于深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型中應(yīng)用的啟發(fā),提出了一個(gè)LsNet2Vec(Large-scale Network to Vector)模型.通過(guò)結(jié)合隨機(jī)游走的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集序列化方法,進(jìn)行大規(guī)模的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí),從而將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)特征信息映射到一個(gè)連續(xù)的、固定維度的實(shí)數(shù)向量.然后,使用學(xué)習(xí)到的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)特征向量,就可以迅速計(jì)算大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)之間的相似度,以此來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測(cè).通過(guò)在16個(gè)大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)集上和目前的多個(gè)基準(zhǔn)的最優(yōu)預(yù)測(cè)算法對(duì)比發(fā)現(xiàn),LsNet2Vec模型所得到的預(yù)測(cè)總體效果是最優(yōu)的:在保證了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中鏈接預(yù)測(cè)計(jì)算可行性的同時(shí),于多個(gè)數(shù)據(jù)集上相對(duì)已有方法呈現(xiàn)出較大的AUC值提升,最高達(dá)8.9%.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【關(guān)鍵詞】： 鏈接預(yù)測(cè) 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)特征向量 連續(xù)性表達(dá) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71271211,71531012) 北京市自然科學(xué)基金(4132067) 中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金(10XNI029) 中國(guó)人民大學(xué)2015年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計(jì)劃資助~~
【分類號(hào)】：TP18;TP393.02
【正文快照】： 1引言 網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)(link prediction)是指利用已知的網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)未知的鏈接(existent yet unknown links)或者未來(lái)時(shí)間的鏈接(future links)進(jìn)行預(yù)測(cè)[1].如圖1(A)所示,圖G為已知的節(jié)點(diǎn)及其鏈接關(guān)系(實(shí)線),而Gs諼狦中不存在的鏈接關(guān)系(細(xì)虛線),則鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題就是利用圖G中的

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：一種大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)特征映射的鏈接預(yù)測(cè)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：475279