【摘 要】
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链路预测作为复杂网络领域的热门课题,是将复杂网络与信息科学联系起来的重要桥梁之一。链路预测是通过已知的网络节点以及网络结构等信息,预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。网络表征学习将复杂系统抽象为网络模型:用节点表示实体,边表示实体之间的关系。通过特定的算法将网络中的节点映射至低维向量空间中,在屏蔽复杂网络高维性、稀疏性等特点的前提下,捕捉网络结构信息,降低算法时间及空间复杂度。本
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链路预测作为复杂网络领域的热门课题,是将复杂网络与信息科学联系起来的重要桥梁之一。链路预测是通过已知的网络节点以及网络结构等信息,预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。网络表征学习将复杂系统抽象为网络模型:用节点表示实体,边表示实体之间的关系。通过特定的算法将网络中的节点映射至低维向量空间中,在屏蔽复杂网络高维性、稀疏性等特点的前提下,捕捉网络结构信息,降低算法时间及空间复杂度。本文以网络表征学习为基础在多个真实数据集上进行链路预测算法相关研究,主要内容如下:(1)针对当前链路预测算法存在对网络结构信息利用不充分的缺点:单一考虑节点信息,未考虑链路中边的信息以及社区属性对形成链接的贡献。本文对节点、链接以及社区结构信息进行充分挖掘利用,采用两个定量指标:融合集体影响和边聚类信息的链路预测算法(Link Prediction Algorithm Combining Collective Influence and Edge Clustering Information,CELP)同时衡量节点重要性与边重要性;社区关联系数(Jaccard Coefficient of Community Relevance,CRJC)衡量社区相关性。同时针对Deepwalk算法的随机游走过程无法充分挖掘网络的结构信息这个不足,结合以上两个指标,在游走过程中分别以CELP值和CRJC值为基准进行截断随机游走,并将游走序列输入到Skip-gram模型中进行训练,分别得到对应的节点向量表示矩阵,以节点向量的欧式距离衡量节点对相似性,并进行加权求和最终得到节点相似性排序,以此衡量节点对之间的链接概率,将本算法命名为基于节点相似性和社区属性的链路预测算法NSCA-LPA。通过多个真实数据集的实验结果验证该算法性能,也证实了节点、链接、社区结构等信息对节点之间连边的形成有积极作用。(2)鉴于NSCA-LPA算法中对定量指标的计算导致无法应用于大规模复杂网络中,提出基于Wasserstein距离的生成对抗网络链路预测算法WBGGAN-LPA。在保留网络结构特性的前提下,在较低的时间复杂度下完成链路预测任务。首先针对GraphGAN模型训练、收敛困难的问题进行分析,其原因在于判别器近似最优时,生成器的loss function等价于最小化生成样本分布与真实样本分布之间的JS散度,而当生成分布与真实分布之间没有重叠部分或重叠部分可以忽略时,该JS散度恒为定值,导致生成器获得的梯度为0,出现梯度消失的问题,生成器无法继续进行优化。首先引入Wasserstein距离与梯度惩罚项构造loss function,加快训练和收敛速度的同时,提供有意义的梯度。其次,考虑到GraphGAN模型通过构造节点连通树的方式采样负样本节点,该采样策略效率低下,且每个节点采样时间不均衡,采用截断偏置随机游走采样负样本节点,替代原采样策略,在提高采样效率的同时可通过参数设置控制游走方式,使采样策略更灵活。将改进后的模型命名为WBG-GAN。最后,针对大型复杂网络“节点多链接少”的稀疏特性,采用NetFold算法在保留网络一阶邻近性的前提下压缩网络规模,使用node2vec算法对规模最小的子网络图进行初始化处理后,将其输入到WBG-GAN模型中进行生成对抗训练,然后逐层训练WBG-GAN模型,每一层WBG-GAN参数均使用上一层参数作为初始参数,最终得到原始网络图节点的向量表示矩阵,以节点向量的欧式距离衡量节点对相似性,以此衡量节点对之间的链接概率,完成链路预测任务。通过多个真实数据集的实验结果验证该算法在处理大型复杂网络时的优越性能,克服GraphGAN模型缺点的同时,链路预测效果明显提升。
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