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复杂网络链路预测 被引量:241
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作者 吕琳媛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期651-661,共11页
网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。预测那些已经存在但尚未被发现的连接实际上是一种数据挖掘的过程,而对于未来可能产生的连边的预测则与网络的演化相关。传... 网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。预测那些已经存在但尚未被发现的连接实际上是一种数据挖掘的过程,而对于未来可能产生的连边的预测则与网络的演化相关。传统的方法是基于马尔科夫链或者机器学习的,往往考虑节点的属性特征。该类方法虽然能够得到较高的预测精度,但是由于计算的复杂度以及非普适性的参数使其应用范围受到限制。另一类方法是基于网络结构的最大似然估计,该类方法也有计算复杂度高的问题。相比上述两种方法,基于网络结构相似性的方法更加简单。通过在多个实际网络中的实验发现,基于相似性的方法能够得到很好的预测效果,并且网络的拓扑结构性质能够帮助选择合适的相似性指标。该文综述并比较了若干有代表性的链路预测方法,展望了若干重要的开放性问题。 展开更多
关键词 复杂网络 链路预测 最大似然估计 概率模型 相似性指标
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利用链路预测推断网络演化机制 被引量:52
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作者 刘宏鲲 吕琳媛 周涛 《中国科学:物理学、力学、天文学》 CSCD 北大核心 2011年第7期816-823,共8页
直接建立演化模型推测影响网络演化的因素是目前研究网络演化制的常用方法,但由于可供比较的结构特征量太多,不同的模型之间难以进行定量化的比较.链路预测是指利用网络的结构或者节点的属性息预测未产生连接的两个节点间产生连接的可能... 直接建立演化模型推测影响网络演化的因素是目前研究网络演化制的常用方法,但由于可供比较的结构特征量太多,不同的模型之间难以进行定量化的比较.链路预测是指利用网络的结构或者节点的属性息预测未产生连接的两个节点间产生连接的可能性.其本质是挖掘网络产生连边的原因和驱动力,这同时也是网络演化模型所关的问.实际上,一个演化模型原则上都可以对应于一种链路预测的算法.因此,助链路预测的理论框和评方法可以定量化地对不同演化模型所对应的链路预测算法进行评,从而间接地对演化模型的表现进行定量比较.本文首先绍于节点接近性的链路预测方法,然后讨论利用链路预测推测网络演化制的本框.在以中城市航空网络为例的实证分析中发现,当单独利用结构(共同邻居数目)和节点属性(地理位、人口、GDP和第三产业产值)作为定义接近性的因素时,于共同邻居的算法预测准确度最高,暗示网络演化主要受结构因素影响,其次才是外在因素.而将四种于节点属性的算法与于结构的算法耦合进行计算时,共同邻居配合第三产业产值效最好,与偏相关分析和因分析的结论一.本文为研究网络演化模型供了全新的视角和分析工具. 展开更多
关键词 链路预测 复杂网络 演化机制 航空网络
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一种改进的基于翻译的知识图谱表示方法 被引量:51
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作者 方阳 赵翔 +2 位作者 谭真 杨世宇 肖卫东 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期139-150,共12页
知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列知识表示模型提出,其中基于翻译模型的经典方法 TransE不仅模... 知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列知识表示模型提出,其中基于翻译模型的经典方法 TransE不仅模型复杂度低、计算效率高,而且同样具有良好的知识表达能力.但是,TransE亦存在2个缺陷:1)它使用了不够灵活的欧氏距离作为度量,对每一个特征维同等对待,模型的准确性可能受到无关维度的干扰;2)它在处理自反、一对多、多对一和多对多等复杂关系时存在局限性.目前,还没有一种方法能同时解决上述2个缺陷,因此提出一种改进的基于翻译的知识图谱表示方法 TransAH.对于第1个缺陷,TransAH采用了一种自适应的度量方法,加入了对角权重矩阵将得分函数中的度量由欧氏距离转换为加权欧氏距离,并实现了为每一个特征维区别地赋予权重.针对第2个缺陷,受TransH方法的启发,TransAH引入面向特定关系的超平面模型,将头实体和尾实体映射至给定关系的超平面加以区分.最后,在公开真实的知识图谱数据集上分析和验证了所提方法的有效性.利用链路预测和三元组分类这2项任务开展了全面横向评测实验,相较于现有的模型和方法,TransAH在各项指标上均取得了很大的进步,体现了其优越性. 展开更多
关键词 知识图谱 知识表示 表示学习 链路预测 三元组分类
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基于加权网络链路预测的新兴技术主题识别研究 被引量:44
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作者 黄璐 朱一鹤 张嶷 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期335-341,共7页
随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,新兴技术识别成为影响一个国家和地区未来发展战略的重要议题。本文基于德温特专利数据,引入复杂网络链路预测方法与神经网络算法构建动态预测新兴技术发展网络的方法体系,并围绕新颖性与影响... 随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,新兴技术识别成为影响一个国家和地区未来发展战略的重要议题。本文基于德温特专利数据,引入复杂网络链路预测方法与神经网络算法构建动态预测新兴技术发展网络的方法体系,并围绕新颖性与影响力两个维度识别新兴技术主题。同时,应用钙钛矿材料领域相关数据进行实证分析,验证了本文新兴技术主题识别方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 新兴技术主题 链路预测 机器学习 加权网络
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基于网络表示学习的科研合作预测研究 被引量:37
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作者 张金柱 于文倩 +1 位作者 刘菁婕 王玥 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期132-139,共8页
大数据环境下的科研合作预测亟需基于海量数据资源来自动学习和发现研究者间的关联性,提高预测效率和效果。首先基于海量数据构建合著网络,并以合著关系表示科研合作;接着基于深度学习的网络表示学习方法(network embedding)学习研究者... 大数据环境下的科研合作预测亟需基于海量数据资源来自动学习和发现研究者间的关联性,提高预测效率和效果。首先基于海量数据构建合著网络,并以合著关系表示科研合作;接着基于深度学习的网络表示学习方法(network embedding)学习研究者在所处网络的语境信息,形成每个研究者的稠密、低维向量表示;最后通过向量相似度指标计算研究者间的语义相似度,实现科研合作预测和推荐。在图书情报领域的实验验证了该方法能够提高科研合作预测的准确率和效果,更好地进行关联推荐。该方法从数据科学视角丰富和扩展了基于复杂网络的情报分析方法。 展开更多
关键词 科研合作预测 网络表示学习 合著网络 链路预测
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一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型 被引量:35
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作者 黄立威 李德毅 +3 位作者 马于涛 郑思仪 张海粟 付鹰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期848-858,共11页
真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行... 真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行连接.文中使用元路径,即通过一组关系连接了多种节点类型的路径,来描述异质信息网络中不同类型对象之间各种连接的不同语义,从而提出一种异质信息网络链路预测模型,通过组合对象之间在不同元路径上建立连接的概率来进行链路预测.在DBLP和Last.fm两个真实数据集上的实验结果表明:在7种关系的链路预测中,相比最好的基准方法,文中方法的AUC值平均提升了5.93%;另外,在链路预测中,通过元路径区分不同类型的节点和边之后,预测精度得到了明显提升;最后,为了平衡预测精度和模型的可扩展性,实验分析表明链路预测中仅考虑路径长度小于5的元路径就已经足够产生很好的预测结果. 展开更多
关键词 异质信息网络 链路预测 元路径 社会计算 社交网络
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一种基于链路预测的技术机会挖掘方法 被引量:35
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作者 翟东升 刘鹤 +1 位作者 张杰 蔡力伟 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第10期1090-1100,共11页
本文提出一种使用链路预测方法判断技术融合趋势,从而实现技术机会预测的方法。利用专利间的引用关系,构建IPC引用网络表征知识间的流动,以此网络为基础,训练基于SVM的未来链接预测模型用于预测可能首次出现的技术流动,基于线性回归的... 本文提出一种使用链路预测方法判断技术融合趋势,从而实现技术机会预测的方法。利用专利间的引用关系,构建IPC引用网络表征知识间的流动,以此网络为基础,训练基于SVM的未来链接预测模型用于预测可能首次出现的技术流动,基于线性回归的链接边权预测模型用于预测未来会有更深程度融合的技术,综合两种模型的结果确定技术机会。最后,本文利用云计算专利数据验证了该方法的有效性,并对云计算的技术机会进行了预测。 展开更多
关键词 技术机会 技术融合 链路预测 复杂网络
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基于链路预测的VANET路由算法 被引量:29
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作者 夏梓峻 刘春凤 +1 位作者 赵增华 舒炎泰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期110-111,118,共3页
在车载自组织网络(VANET)中,AODV路由算法存在控制开销大、路由发现和修复时间长等不足。为此,对AODV算法进行局部优化,提出一种改进的路由算法,利用节点位置、运动速度等信息预测链路失效时间。在路由发现阶段,将链路失效时间最大的路... 在车载自组织网络(VANET)中,AODV路由算法存在控制开销大、路由发现和修复时间长等不足。为此,对AODV算法进行局部优化,提出一种改进的路由算法,利用节点位置、运动速度等信息预测链路失效时间。在路由发现阶段,将链路失效时间最大的路径作为传输路径;在路由维护阶段,设置定时器并提前触发路由寻路,减少路径搜寻时间。仿真结果表明,与AODV算法相比,该算法在数据包端到端延迟、传输吞吐率及报文投递率等方面性能较好。 展开更多
关键词 车载自组织网络 路由算法 车-车间通信 链路预测
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复杂网络观察 被引量:28
9
作者 吕琳媛 陆君安 +6 位作者 张子柯 闫小勇 吴晔 史定华 周海平 方锦清 周涛 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2010年第2期173-186,共14页
总结了几位作者对复杂网络研究中存在的重要问题和发展趋势的讨论,其中既包括度分布和度指数的分析和计算,各种不同动力学之间的内在一致性,网络加速增长机制这样的基本问题,也包括了网络中尺度这类细致深入的结构分析。还就复杂网络与... 总结了几位作者对复杂网络研究中存在的重要问题和发展趋势的讨论,其中既包括度分布和度指数的分析和计算,各种不同动力学之间的内在一致性,网络加速增长机制这样的基本问题,也包括了网络中尺度这类细致深入的结构分析。还就复杂网络与其他重要研究方向深入结合的现状和未来展开了讨论,包括复杂网络中的链路预测问题,复杂网络在信息推荐系统中的应用,复杂网络与信息物理系统的可能结合,复杂网络和人类动力学的结合以及复杂网络在国家安全方面可能的重要战略地位。 展开更多
关键词 复杂网络 度分布 加速增长 同步 疾病传播 网络交通 流驱动的动力学 中尺度 链路预测 推荐系统 信息物理系统 人类动力学
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基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法 被引量:27
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作者 刘思 刘海 +1 位作者 陈启买 贺超波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2234-2239,共6页
现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络... 现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——Deep Walk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走(RWR)和局部随机游走(LRW)算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明:相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。 展开更多
关键词 链路预测 相似性 重启随机游走 局部随机游走 网络表示学习
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知识图谱学习和推理研究进展 被引量:25
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作者 吴运兵 杨帆 +1 位作者 赖国华 林开标 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第9期2007-2013,共7页
知识图谱是在大数据时代背景下产生的一种新型知识表示方式和数据管理模式.学习和推理是知识图谱应用研究的核心内容之一,主要任务是链接预测、实体解析和基于聚类的链接等,它能够进一步完善知识图谱,并解决问题回答和信息检索等领域问... 知识图谱是在大数据时代背景下产生的一种新型知识表示方式和数据管理模式.学习和推理是知识图谱应用研究的核心内容之一,主要任务是链接预测、实体解析和基于聚类的链接等,它能够进一步完善知识图谱,并解决问题回答和信息检索等领域问题,因此,学习和推理的算法研究具有十分重要的意义.国内知识图谱研究和应用正处于开展阶段,学习和推理算法的中文文献相对较少,针对当前知识图谱的学习和推理算法进行了归纳总结和介绍,比较各种算法的优缺点,同时对当前研究中所面临的一些主要问题及发展方向进行了探讨. 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 实体解析 知识图谱完善
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基于LDA主题模型与链路预测的新兴主题关联机会发现研究 被引量:25
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作者 刘俊婉 龙志昕 王菲菲 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期104-117,共14页
【目的】对新兴主题关联机会的发现方法进行实验性研究,提供一种有效的新兴主题关联机会发现方法。【方法】以深度学习研究领域发表的文献集合为研究对象,通过LDA主题模型方法挖掘文献内在特征,进而以主题为节点,通过链路预测对新兴主... 【目的】对新兴主题关联机会的发现方法进行实验性研究,提供一种有效的新兴主题关联机会发现方法。【方法】以深度学习研究领域发表的文献集合为研究对象,通过LDA主题模型方法挖掘文献内在特征,进而以主题为节点,通过链路预测对新兴主题关联机会进行预测。【结果】深度学习研究领域主题共现网络的最优指标为AA指标;未来深度学习领域的大数据分析研究最有可能与生物医疗领域主题研究及深度学习算法自身机理改进主题研究产生关联。【局限】链路预测方法对连通性较差的网络预测结果欠佳。【结论】利用主题模型与链路预测相结合的方法进行未来新兴主题关联机会发现具有一定的有效性与可靠性。 展开更多
关键词 新兴主题关联 LDA主题模型 链路预测
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社交关系挖掘研究综述 被引量:23
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作者 赵姝 刘晓曼 +2 位作者 段震 张燕平 唐杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期535-555,共21页
随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领... 随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领域,为我们对网络的形成机理、用户的交互模式和动态机制的理解提供了一个机会.社交关系(Social Ties)是社交网络中人与人连接和交互的纽带,也是社交网络中信息传播的基础.从计算学的观点来看,社交关系挖掘的研究包括社交关系的形成机理、社交关系的语义化以及基于社交关系人与人之间的交互.该文综述性地分析了这3个方面的研究现状,具体来说,在社交关系形成机理方面介绍关系链接预测,在基于社交关系的交互方面介绍关系交互预测,在社交关系语义化方面介绍关系类型预测.首先给出社交网络分析问题的形式化描述和相关概念、常用数据,然后分别介绍关系链接预测、关系类型预测和关系交互预测3个方面的方法、理论和模型,并给出重要的应用实例及其效果.最后,该文给出了未来工作的展望. 展开更多
关键词 社交关系 关系链接预测 关系类型预测 关系交互预测 在线社交网络
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知识图谱嵌入研究综述 被引量:21
14
作者 徐有为 张宏军 +3 位作者 程恺 廖湘琳 张紫萱 李雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期30-50,共21页
随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量关注,在知识表示学习方面积累了丰富研究成果,这些研究已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用。在总结现有知识图谱嵌入研究基础之上,以面向的知识... 随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量关注,在知识表示学习方面积累了丰富研究成果,这些研究已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用。在总结现有知识图谱嵌入研究基础之上,以面向的知识图谱数量为依据,将知识图谱嵌入模型分为面向单个知识图谱的链接预测模型和面向多个知识图谱的实体对齐模型两大类;逐类分析了知识图谱嵌入模型的标准处理流程,并在模型假设、实现方法、语义捕获层次等方面做了详细对比;通过充分探讨现有知识图谱嵌入模型存在的问题,展望了知识图谱嵌入的未来研究方向。 展开更多
关键词 知识图谱 知识表示学习 链接预测 实体对齐
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基于ERGM的科技主体间专利技术交易机会实证研究 被引量:21
15
作者 何喜军 董艳波 +1 位作者 武玉英 蒋国瑞 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期184-192,共9页
本文构建科技主体间专利技术交易网络,从网络内生结构、科技主体间关系属性、科技主体个体属性等多维度提出影响专利交易的假设变量,建立复杂网络指数随机图模型(ERGM),预测科技主体间专利技术交易机会。通过2012-2016年新能源领域专利... 本文构建科技主体间专利技术交易网络,从网络内生结构、科技主体间关系属性、科技主体个体属性等多维度提出影响专利交易的假设变量,建立复杂网络指数随机图模型(ERGM),预测科技主体间专利技术交易机会。通过2012-2016年新能源领域专利技术的实证研究,并将ERGM预测精度与传统链接预测方法对比,验证了ERGM在预测方面的优势和可行性。该研究一方面为技术交易网络中主体间交易机会预测提供有效方法,另一方面为专利技术交易推荐与主体对接提供决策。 展开更多
关键词 链接预测 指数随机图模型 技术交易机会
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在线社交网络信息传播机制与动力学研究综述 被引量:20
16
作者 张子柯 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期422-431,共10页
近年来,在线社交网络越来越成为情报和信息获取的重要渠道,而在线社交网络中的信息传播往往难以准确预测和防控。本文从复杂网络角度总结了在线社交网络信息传播研究的结构、算法和动力学等问题的最新研究进展,包括在线社交网络结构分... 近年来,在线社交网络越来越成为情报和信息获取的重要渠道,而在线社交网络中的信息传播往往难以准确预测和防控。本文从复杂网络角度总结了在线社交网络信息传播研究的结构、算法和动力学等问题的最新研究进展,包括在线社交网络结构分析、信息传播动力学、网络结构预测算法;系统地总结和比较了当前比较有代表性的分析方法、模型和算法,并指出各方法的优缺点和适用范围;最后归纳了评价在线社交网络信息传播的指标体系。有助于深层次理解在线社交网络信息传播理论,并为舆情监控和信息侦测等实际应用提供科学依据。 展开更多
关键词 信息传播 社交网络 链路预测 复杂网络
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基于网络表示学习的科研合作推荐研究 被引量:20
17
作者 余传明 林奥琛 +1 位作者 钟韵辞 安璐 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第5期500-511,共12页
为了促进同一学术领域的科研合作团队的组建,提高科研效率,本文基于网络表示学习对多个领域科研合作推荐模型进行研究。将基于节点位置的网络表示学习模型与融合网络结构的网络表示学习模型进行集成,得到新的顶点表示,对两个顶点的表示... 为了促进同一学术领域的科研合作团队的组建,提高科研效率,本文基于网络表示学习对多个领域科研合作推荐模型进行研究。将基于节点位置的网络表示学习模型与融合网络结构的网络表示学习模型进行集成,得到新的顶点表示,对两个顶点的表示进行选择二元运算得到边的表示。模型将网络表示学习与机器学习相结合,将节点对的表示作为特征训练逻辑分类器,分类器得到的标签即为链接预测结果。通过对金融和物理领域的论文合作数据进行分析,构建科研合作网络。实验证明,提出的集成模型在AUC值上的表现比单一模型更好,效果最高提升了2.3%;在训练集规模较小的情况下,AUC值仍能达到60%。实验结果表明,该科研合作推荐模型具有可行性,对同一学术领域的科研合作团队的组建能够起到有效辅助作用。 展开更多
关键词 科研合作推荐 链接预测 网络表示学习 机器学习 深度学习
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基于资源传输匹配度的复杂网络链路预测方法 被引量:20
18
作者 刘树新 李星 +1 位作者 陈鸿昶 王凯 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期70-79,共10页
为了解决基于资源传输的链路预测方法忽略节点间匹配度对资源传输过程影响的问题,提出了一种基于资源传输匹配度的复杂网络链路预测方法。首先,对资源传输路径上的2个端点进行详细分析,提出任意节点间匹配度的量化方法;然后,为了刻画匹... 为了解决基于资源传输的链路预测方法忽略节点间匹配度对资源传输过程影响的问题,提出了一种基于资源传输匹配度的复杂网络链路预测方法。首先,对资源传输路径上的2个端点进行详细分析,提出任意节点间匹配度的量化方法;然后,为了刻画匹配度对于节点间资源传输过程的影响程度,定义了资源传输匹配度;最后,基于资源传输匹配度,考虑节点间双向传输的资源量,提出资源传输匹配度指标。在9个实际网络数据集上的实验测试表明,相比其他基于相似性指标,所提方法在AUC和Precision衡量标准下能够取得更好的效果。 展开更多
关键词 复杂网络 链路预测 资源传输 匹配度
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基于网络拓扑结构与节点属性特征融合的科研合作预测研究 被引量:20
19
作者 汪志兵 韩文民 +1 位作者 孙竹梅 潘雪莲 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2019年第8期116-120,109,共6页
文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合... 文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合作网络为研究对象,对8种预测算法的预测效果进行了实证检验,研究发现基于融合性指标的加权预测算法能够达到较好的预测效果,且ICCR指标的表现略优于IDF指标。 展开更多
关键词 科研合作 网络拓扑结构 节点属性 融合指标 链路预测
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链路预测中的局部相似性指标 被引量:19
20
作者 李艳丽 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期422-427,共6页
链路预测是网络科学中一个重要且充满挑战的研究方向,其在社交网络中的朋友推荐、生物实验中的关系发现、搜索引擎中的链接导航以及电商平台中的商品推荐等领域发挥着不可忽视的作用。链路预测研究兴起的20余年里,各类链路预测算法层出... 链路预测是网络科学中一个重要且充满挑战的研究方向,其在社交网络中的朋友推荐、生物实验中的关系发现、搜索引擎中的链接导航以及电商平台中的商品推荐等领域发挥着不可忽视的作用。链路预测研究兴起的20余年里,各类链路预测算法层出不穷,其中局部相似性指标以其简洁性、可解释性、较低的运算时间、灵活的可扩展性以及有竞争力的预测准确度等优势迅速在多个相关研究领域和实际应用场景中被广泛应用。这些指标大多基于同质性、聚集性、三角闭包等理论在2阶邻居分析框架中提出。但最近10年,局部社团范式理论的提出、赫布律的应用以及针对2阶框架合理性的争议等一系列重要工作的出现极大推动了局部相似性指标的深入研究和发展。该文旨在针对这些新的理论和争议进行梳理和讨论。 展开更多
关键词 2阶路径 3阶路径 复杂网络 链路预测 局部相似性指标
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