【摘 要】
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在复杂网络分析中链接预测是其重要的研究方向,其目的是根据已知网络信息,预测两个节点之间可能出现的链接。链接预测问题对于理解复杂网络的结构非常重要。作为复杂网络分析的有效手段,链接预测方法在社会网络研究、推荐系统、药物作用研究等领域均有重要的研究价值。在现实社会中,大部分的网络中链接不仅具有方向,往往还具有一些特定的属性,比如在投票网络中,投票的过程中会产生一些评论,这些评论可以理解为投票人对被投票
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在复杂网络分析中链接预测是其重要的研究方向,其目的是根据已知网络信息,预测两个节点之间可能出现的链接。链接预测问题对于理解复杂网络的结构非常重要。作为复杂网络分析的有效手段,链接预测方法在社会网络研究、推荐系统、药物作用研究等领域均有重要的研究价值。在现实社会中,大部分的网络中链接不仅具有方向,往往还具有一些特定的属性,比如在投票网络中,投票的过程中会产生一些评论,这些评论可以理解为投票人对被投票人的支持度。在含有语义信息的有向网络中,其链接上的语义信息会对链接预测的结果产生决定性影响。因此,本文主要在节点结构性预测的基础上融合链接属性,对有向网络进行预测,从以下方面开展研究工作:1.基于网络结构相似性的链接预测方法往往会忽略链接属性对链接预测结果的影响,于是我们将Bi LSTM情感分析模型引入链路预测问题,提出一种新的情感分析方法,该方法使用Bi LSTM模型将每个链接的语义量化链接上的权重。这个权重将作为一个重要参数参与到链接预测方法中。我们使用共同邻居相似性和优先吸引相似性来评估节点之间的关系。基于两个节点的相似性和上述链接上的权重,提出两种新的链路预测方法。2.针对本文提出的方法在公开数据集进行实验,经过实验验证及分析,本文提出的方法融合了节点结构相似度方法和链接属性的优势,在有向有权网络中的预测取得较好的效果。本文提出一种新的链接预测方法框架,在该方法框架中,引入Bi LSTM情感分析模型,用来量化链接的文本属性特征,结合节点结构性相似度方法:共同邻居链接预测方法和优先吸引链接预测方法,提出两种链接预测方法:融合链接属性的共同邻居链接预测方法和融合链接属性的优先吸引链接预测方法,并在真实数据集中验证所提出方法的有效性。
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