【摘 要】
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针对链接挖掘中网络的结构难以预测这个难点问题,提出了一个关于链接预测的新型半监督学习方法——基于快速共轭梯度方法和链接相似性传递增殖原理的链接预测算法,利用节点相似性等辅助信息去预测未知结构。该算法利用张量的形式去表示多维的复杂的多关系数据,利用克罗内克积与克罗内克和去计算张量之间的相似性,利用向量特技方法降低了算法的时间和空间复杂度。在社会网络和生物信息网络等环境下,通过实验验证了算法的有效性和
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,江西农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60675030 60875029）, 江西省教育厅科学技术（GJJ10422）
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针对链接挖掘中网络的结构难以预测这个难点问题,提出了一个关于链接预测的新型半监督学习方法——基于快速共轭梯度方法和链接相似性传递增殖原理的链接预测算法,利用节点相似性等辅助信息去预测未知结构。该算法利用张量的形式去表示多维的复杂的多关系数据,利用克罗内克积与克罗内克和去计算张量之间的相似性,利用向量特技方法降低了算法的时间和空间复杂度。在社会网络和生物信息网络等环境下,通过实验验证了算法的有效性和健壮性。
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