基于动态异构信息网络的时序关系预测

动态异构信息网络中的时序关系预测问题近些年被广泛研究,时序关系预测旨在预测关系产生时间的同时预测关系的类型.动态异构信息网络是包含不同类型的点和边且边上带有时间信息的网络.现有的方法主要考虑了网络中拓扑结构对于关系预测的影响,而并未将时间和结构信息整合到一个统一的模型中进行研究.针对以上问题,提出了一个时间差关系路径法(time-difference-labeled path,TDLP)用于实现时序关系预测,该方法将网络中边上的时间信息融入到结构路径中从而得到更好的预测效果.在一个学术网络上的实验证明,提出的TDLP方法相比当前流行的方法具有更高预测准确率.