基于概率矩阵分解的个性化链接预测算法

• 作者: 吴世伟 熊赟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 链接预测 概率模型 矩阵分解
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 嵌入式软件与应用
• 页码范围: 243-247,314
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 6964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.058

摘要

链接预测是社会网络分析中一个具有挑战性的问题。社会网络中的链接预测问题就是预测社会实体间未被发现的链接和即将演化产生的链接。已有的链接预测算法大多基于社会网络本身的拓扑结构，而忽视社会实体自身的个性化特征。针对以上问题，结合社会实体的个性化特征和社会网络的拓扑特征，提出一种基于概率矩阵分解模型的个性化链接预测算法。该算法整合了社会网络的拓扑特征和实体的个性化信息，建立概率矩阵分解模型，并通过基于梯度的优化算法对模型进行求解。在两个数据集上进行多组实验，一个是数据挖掘领域的合作者网络，另一个是电子商务消费者的信任网络。实验结果证明该算法较现有方法预测准确率有了较大提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊赟	复旦大学计算机科学技术学院	26	277	7.0	16.0
2	吴世伟	复旦大学计算机科学技术学院	1	5	1.0	1.0