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题名改进的异构链路协同预测算法研究
被引量:1
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作者
刘鑫
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机构
吉林建筑大学城建学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期267-273,277,共8页
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文摘
现有的链路预测方法无法保证预测的可靠性,应用局限性较大。为此,针对源节点相似节点和目标节点相似节点之间的当前链路信息,提出同质连接原理,设计不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合,用于异构链路预测。融合异构信息网络中的被标记数据和无标记数据,给出一种异构链路协同预测算法,通过获得不同类型链路间的各种复杂关系,结合互补性预测信息,实现多种链路类型的协同预测。实验结果表明,该链路协同预测算法可有效提升异构信息网络的链路预测性能。
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关键词
异构信息网络
未知链路
同质连接
链路协同预测
邻近性指标
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Keywords
heterogeneous information network
unknown link
homogeneous connection
link collaborative prediction
proximity index
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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