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基于图勾勒的图链路预测方法
1
作者
尤洁
李劲
+1 位作者
张赛
李婷
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期761-768,共8页
针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路预测算法的计算复杂度由O(n^3)降低至O(n^2k^2log^2n)。为进一...
针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路预测算法的计算复杂度由O(n^3)降低至O(n^2k^2log^2n)。为进一步提高链接预测效率,给出了基于Spark的并行化链路预测实现方法。在真实图数据集上进行测试,实验结果表明本文方法在保证链接预测精度的前提下,可有效提升算法效率。
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关键词
图
数据
算法复杂度
链路预测
图勾勒
节点相似性
并行计算
APACHE
SPARK
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职称材料
题名
基于图勾勒的图链路预测方法
1
作者
尤洁
李劲
张赛
李婷
机构
云南大学软件学院
云南省软件工程重点实验室
中国人工智能学会不确定性人工智能专委会
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期761-768,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61562091)
云南省应用基础研究计划面上项目(2016FB110)
文摘
针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路预测算法的计算复杂度由O(n^3)降低至O(n^2k^2log^2n)。为进一步提高链接预测效率,给出了基于Spark的并行化链路预测实现方法。在真实图数据集上进行测试,实验结果表明本文方法在保证链接预测精度的前提下,可有效提升算法效率。
关键词
图
数据
算法复杂度
链路预测
图勾勒
节点相似性
并行计算
APACHE
SPARK
Keywords
graph data
algorithm complexity
link-prediction
graph sketches
nodes similarity
parallel computing
Apache Spark
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图勾勒的图链路预测方法
尤洁
李劲
张赛
李婷
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019
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