【摘 要】
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共同邻居的相似性指标因其只利用了网络的局部信息使得预测效果不理想,而网络的社区信息包含了节点的网络结构特征,有助于提高链路预测算法的准确性.为了提升预测精度,引入社
【机 构】
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云南大学 信息学院 昆明 650091
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共同邻居的相似性指标因其只利用了网络的局部信息使得预测效果不理想,而网络的社区信息包含了节点的网络结构特征,有助于提高链路预测算法的准确性.为了提升预测精度,引入社区结构信息,提出了一种融合社区关系和共同邻居的社区信息的链路预测算法.算法首先采用DeepWalk和Node2vec图嵌入算法进行社区划分,即利用深度学习模型Skip-Gram训练得到的短随机游走节点序列的节点嵌入向量来划分社区,从而获得包含更多网络拓扑信息的高质量社区;然后,通过定义社区间的边关系提出了社区的相似性模型;最后,结合节点的相似性、节点所处社区的相似性、节点共同邻居的社区信息三者来度量两个未知节点的链接概率.实验在USAir等6个不同领域的真实网络上进行,与CN指标等4组基线相比,AUC指标最高提升了 2.3％,表明社区结构信息对提升链路预测的效果起着重要的作用.
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