基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF

• 作者: 丁长青 仇丽青 陈卓艳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会网络 链接预测 多维属性 张量分解
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 417-420
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.02.021

摘要

针对传统社会网络链接预测算法忽视节点多维属性的问题,提出一种基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF.该算法首先经过数据预处理,结合节点的多维属性,构建张量模型;然后采用高阶正交迭代算法进行张量分解,得到核心矩阵和因子矩阵;最后根据核心矩阵生成链接预测结果.采用真实的社会网络数据集进行测试取得了较好的实验结果,实验结果也表明了该算法的有效性和正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卓艳	山东科技大学计算机科学与工程学院	14	67	4.0	8.0
2	仇丽青	山东科技大学计算机科学与工程学院	28	37	3.0	4.0
3	丁长青	山东科技大学计算机科学与工程学院	3	7	1.0	2.0