基于最简子图的链接表示及预测

稀疏网络的传统链接预测准确率低,为了捕捉稀疏网络节点间建立链接的可能性,提出基于节点间最短路径的最简子图概念。最简子图反映了节点间的拓扑紧密关系,在采用node2vec节点向量化方法的基础之上,实现了基于最短路径的链接表示,并采取长短期记忆循环神经网络(LSTM)学习长链接节点序列的特征,最终实现链接的分类。实验结果表明,该方法与已有方法相比,在4种不同数据集上的预测AUC值平均提高了11.6%,AP值平均提高了13.3%。