Markov逻辑网在链接预测中的应用

• 作者: 孔润 张玉芳 熊忠阳 田源 舒方俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 链接预测 Markov逻辑网 Markov网 统计关系学习 机器学习
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2154-2157
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.042

摘要

传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题.Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑结合的统计关系学习方法.利用Markov逻辑网构建关系模型,确定实体之间是否存在链接关系以及当链接关系存在时预测此链接关系的类型.针对两个数据集的实验结果,显示了采用Markov逻辑网模型要比传统链接预测模型有更好的效果,进而为Markov逻辑网解决实际问题提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
2	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
3	孔润	重庆大学计算机学院	5	14	2.0	3.0
4	田源	重庆大学计算机学院	4	12	2.0	3.0
5	舒方俊	重庆大学计算机学院	2	7	2.0	2.0