基于卷积神经网络的链接表示及预测方法

针对节点全局表示和链接局部拓扑关系,提出链接序列化表示及卷积神经网络(CNN)提取序列特征的链接预测方法.研究节点间的局部拓扑及共邻关系,基于共邻紧密度构建链接局部拓扑的有序节点序列,并用node2vec节点向量表达生成潜在链接的矩阵表示;基于CNN建立链接预测的分类模型,采用CNN可变滤波器窗口卷积运算提取序列中共邻与节点对的多层隐含关系,分类训练实现链接的有效预测.在4种大规模网络数据集上的实验结果表明,相比已有方法,该方法的AUC值有显著提高,最高达12.4%,稳定性及普适性较强,解决了传统方法对大规模稀疏网络的预测准确率下降问题.