一个选择最大似然互信息特征的网络关系预测通用模型

• 作者: 伍杰华 熊云艳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 信息网络 关系分类 特征选择 互信息 关系预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 43-52
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.008

摘要

信息网络结构特征作为影响关系生成与演化的主要因素在信息网络关系分类与推断领域占据重要地位.现有的关系分类与推断算法在处理网络结构特征的过程中,无法达到令人满意的效果.为此,结合互信息的定义,提出一种基于互信息特征选择的关系分类与推断算法.通过定义CN、AA、Katz等相似度指标充分抽取局部和全局(半全局)两类网络结构特征,利用基于密度比函数的最大似然估计来计算特征之间的近似互信息.该密度函数有效地解决了特征选择中全局最优解的过程,同时筛选出更具判别性的特征.通过多个真实信息网络数据集上的实验结果表明,无论是经典分类算法还是新近提出的基于学习理论的关系分类算法,经过互信息特征选择步骤的算法在Accuracy、AUC、Precision等评价指标上均比基准算法要优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊云艳	广东工贸职业技术学院计算机与信息工程学院	11	38	2.0	6.0
2	伍杰华	广东工贸职业技术学院计算机与信息工程学院	22	57	4.0	6.0