【摘 要】
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为了有效、准确地挖掘节点自身的属性与网络结构的关系信息并将其联合应用于链路预测,受概率语言检索研究的启发,提出基于CBOW模型的链路预测方法.通过使用包含节点邻居信息
【机 构】
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内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古 包头014010
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为了有效、准确地挖掘节点自身的属性与网络结构的关系信息并将其联合应用于链路预测,受概率语言检索研究的启发,提出基于CBOW模型的链路预测方法.通过使用包含节点邻居信息和网络连通信息的节点序列库训练CBOW模型产生节点向量,结合节点向量自身属性和节点对之间的趋向程度提出一种新的相似性评价指标—向量自量趋向性(SMTV),使用此相似性指标进行网络链路预测.在PPI-Yeast、Facebook和Power Grid三个真实数据集上进行实验,分别对比CN,AA,LP和Node2vec-Hadamard四种方法的AUC值,CBOW-SMTV相比其中AUC最低的方法,分别有5.3109％、14.4955％、41.9747％的提高;相比AUC最高的方法也有0.2497％、0.6921％、9.5714％的提高.因此基于CBOW-SMTV的链路预测方法能有效结合节点属性和网络结构信息,提高链路预测有效性.
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