【摘 要】
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针对动态有向网络中的时序链路预测问题,充分分析动态有向网络中微观结构三元组模体的演化规律,使用指数平滑法季节加法(Holter-Winter-Additive)时序分析方法预测三元组模体
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016QY01W0200);国家自然科学基金资助项目(61572091);重庆市产业类重点主题专项项目(cstc2017zdcy-zdyfx0091);重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfx0022)
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针对动态有向网络中的时序链路预测问题,充分分析动态有向网络中微观结构三元组模体的演化规律,使用指数平滑法季节加法(Holter-Winter-Additive)时序分析方法预测三元组模体的转换概率,引入牛顿法寻求时序分析方法中的最优参数;同时考虑到节点的社区属性对链路预测产生的影响,定义模体内节点的社区结构一致性重要指标,对三元组模体的影响力进行评估。基于此,首先使用时间序列分析方法对模体的转换概率进行预测,进而结合模体社区结构一致性的指标提出一种新的链路预测方法。使用不同的方法在三个真实的有向网络中进行
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