采用主动学习的动态网络链接预测方法

• 作者: 安琛 彭高婧 陈可佳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 链接预测 主动学习 动态网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 817-819,824
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.036

摘要

针对网络动态性和稀疏性的特点,在网络进化及链接预测过程中引入主动学习范式,提出了一种新的动态网络链接预测方法.首先为网络中每个结构特征的变化序列都生成一个分类器,再用这些分类器对每个未连接的节点对进行评分并把预测结果差异较大的节点对样本交于用户判别;一旦获取真实的标记(即节点间是否存在链接),系统采用更新的训练集重新训练各分类器并整合得到最终的模型.在三个现实的合著者网络数据集中的实验表明,在动态网络链接预测方法中引入主动学习在AUC值指标上有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈可佳	南京邮电大学计算机学院	19	54	4.0	6.0
2	安琛	南京邮电大学计算机学院	3	6	2.0	2.0
3	彭高婧	南京邮电大学计算机学院	1	1	1.0	1.0