【摘 要】
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链路预测是根据现有的网络结构信息预测潜在的边,其已成为复杂网络中的热点之一。在链路预测中,传统非负矩阵分解直接将原始网络映射到隐空间中,不能充分挖掘复杂网络的深层
【机 构】
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山东建筑大学测绘地理信息学院,山东大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41601489);国家重点研发计划(No.2016YFC0301400);山东省住房城乡建设科技计划项目(No.2018-K2-03);山东省高等学校科技计划项目(No.J18KB088)
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链路预测是根据现有的网络结构信息预测潜在的边,其已成为复杂网络中的热点之一。在链路预测中,传统非负矩阵分解直接将原始网络映射到隐空间中,不能充分挖掘复杂网络的深层隐结构信息,导致在稀疏网络中预测能力有限。针对以上问题,提出一种基于深度非负矩阵分解的链路预测方法(Deep Non-negative Matrix Factorization,DNMF)。通过对系数矩阵多次分解,得到一组基矩阵和一个系数矩阵相乘,进而构建深度隐特征模型的目标函数。采用两阶段法去调整训练参数,即在预训练阶段通过逐层分解作为预分解结
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