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TLP:一个动态网络中的时序链路预测算法

符汉杰; 熊赟; 朱扬勇 复旦大学计算机科学技术学院; 上海200433; 上海市数据科学重点实验室; 上海200433; 上海先进通信与数据科学研究院; 上海200433
  • 链路预测
  • 动态网络
  • 随机游走
  • 时序演变
  • 高阶邻近

摘要:链路预测是网络分析的一个重要应用,网络结构在真实场景中随时间发生演变,节点间会产生新的联系或者终止连接,从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力,提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法,即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到,以反映节点在向量空间中的变化规律,同时结合节点间的高阶邻近特性,生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构。在真实数据集上的实验结果表明,与TNE、DHPE等算法相比,该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升,适用于大规模的动态网络。

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