论文摘要
针对现有方法利用网络信息相对割裂,很难描述链接次数与相似性分数关系的问题,提出一种动态网络中的链接预测方法,用节点相似性分数和链接次数组合时间序列模型进行预测.首先通过社区演化,预测历史上各时间快照下节点间的相似性分数;然后用二元时间序列模型将其与各时间快照下节点间的事实链接次数相结合,判断下一个时间段内各节点对链接发生的可能性;最后在Weibo-Net-Tweet微博转发数据集上进行测试.实验结果表明,该方法至少提高了5%的预测准确度,证明了社区演化与链接预测之间的内在联系,验证了二元时间序列模型的有效性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏晓辉,许国威,王兴旺,徐海啸
关键词: 链接预测,社区演化,时间序列,节点相似性
来源: 吉林大学学报(理学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学高性能计算中心
基金: 国家自然科学基金(批准号:61602205,51627805,61170004),国家重点研发计划专项基金(批准号:2016YFB0201503,2016YFB0701101),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20130061110052),吉林省科技攻关计划重大科技招标专项基金(批准号:20160203008GX)和吉林省科技攻关计划重点科技攻关项目(批准号:20140204013GX)
分类号: O157.5;O211.61
DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017078
页码: 583-590
总页数: 8
文件大小: 471K
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