【摘 要】
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链接预测作为图数据分析的一个基本任务,具有广泛的应用价值。它不仅可用于判别虚假链接、分析网络中缺失的数据,还可用于预测未来网络中可能出现的连边,如预测生物领域中的蛋白质-蛋白质的相互作用,社交网络中的商品购买推荐以及社交平台好友推荐等。在理论上,链接预测为复杂网络的演化机制提供帮助,同时也推动了复杂网络的模型演化历程。目前,链接预测任务面临如下问题:（1）由于现实世界中网络的多样性和复杂性,研究人
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链接预测作为图数据分析的一个基本任务,具有广泛的应用价值。它不仅可用于判别虚假链接、分析网络中缺失的数据,还可用于预测未来网络中可能出现的连边,如预测生物领域中的蛋白质-蛋白质的相互作用,社交网络中的商品购买推荐以及社交平台好友推荐等。在理论上,链接预测为复杂网络的演化机制提供帮助,同时也推动了复杂网络的模型演化历程。目前,链接预测任务面临如下问题:（1）由于现实世界中网络的多样性和复杂性,研究人员设计一个适合所有数据集的模型非常困难;（2）关于观测网络外节点和网络内节点之间链路的预测,这些方法的预测能力通常会因已知网络的过度拟合而降低;（3）许多实际应用需要对只有属性信息的新节点进行归纳式链接预测,需要注意的是新节点没有结构信息。针对已有研究存在的缺陷,本文提出一种基于网络和属性信息的链接预测方法。首先应用多层感知器来执行特征变换,然后引入具有随机初始化和锁定权重的线性层降低模型的过拟合,此外网络结构和属性特征实现同步嵌入,并基于对抗训练的相互作用来实现网络结构和属性信息的相互融合,以及达到限制解空间,避免过度拟合。对于新模型,网络外的节点也可以与可观测网络中的节点一起执行链接预测任务,且该节点只有属性信息。新算法和几种现有的最先进方法之间进行了比较实验,结果表明新算法在几个数据集上实现了不同程度的改进。
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