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有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法 预览
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作者 杜凡 刘群 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1441-1445,1453共6页
以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络,而实际上大多数社交网络是有向的,并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息,因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。针对有向网络,将节点对之间的重复边信息转... 以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络,而实际上大多数社交网络是有向的,并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息,因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。针对有向网络,将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值;接着采用了基于三元组模体的演化模型,对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后,采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵,进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。这不仅充分利用了网络微观演化信息,而且解决了动态网络中重复边的问题。最后对实验结果进行分析发现,在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC相比Triad Transition Matrix方法提高了近0.01,而相比CN方法提高更多。因此,所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。 展开更多
关键词 时序链路预测 有向网络 模体演化 时序分析
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基于模体演化的时序链路预测方法 预览 被引量:2
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作者 王守辉 于洪涛 +1 位作者 黄瑞阳 马青青 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期735-745,共11页
时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值.传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响.基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网... 时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值.传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响.基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网络模体的演化规律进行研究,进而提出一种基于模体演化的链路预测方法.在三个真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高链路预测精度. 展开更多
关键词 时序链路预测 复杂网络 模体演化 非负张量分解 时间序列分析
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