TLP:一个动态网络中的时序链路预测算法

• 作者: 朱扬勇 熊赟 符汉杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 链路预测 动态网络 随机游走 时序演变 高阶邻近
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053797

摘要

链路预测是网络分析的一个重要应用,网络结构在真实场景中随时间发生演变,节点间会产生新的联系或者终止连接,从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移.为提升链路预测能力,提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法,即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到,以发映节点在向量空间中的变化规律,同时结合节点间的高阶邻近特性,生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构.在真实数据集上的实验结果表明,与 TNE、DHPE 等算法相比,该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升,适用于大规模的动态网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱扬勇	复旦大学计算机科学技术学院	91	3435	25.0	58.0
4	熊赟	复旦大学计算机科学技术学院	26	277	7.0	16.0
13	符汉杰	复旦大学计算机科学技术学院	1	0	0.0	0.0