【摘 要】
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随着生活中的信息数据量不断增长,获取完整有效的数据变得至关重要。但是由于现实世界中的网络存在各种各样的权限设置以及网络中个体的隐私保护需求,大多数从现实世界中收集到的静态网络数据是信息缺失的。然而,在不完整的静态网络中,仅仅基于部分已知的节点和边来恢复缺失的节点和边是非常具有挑战性的。针对现有的工作中存在推理精度差,适用性差,对网络拓扑结构利用不足,以及计算复杂度大等局限性,本文提出了循环注意力机
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随着生活中的信息数据量不断增长,获取完整有效的数据变得至关重要。但是由于现实世界中的网络存在各种各样的权限设置以及网络中个体的隐私保护需求,大多数从现实世界中收集到的静态网络数据是信息缺失的。然而,在不完整的静态网络中,仅仅基于部分已知的节点和边来恢复缺失的节点和边是非常具有挑战性的。针对现有的工作中存在推理精度差,适用性差,对网络拓扑结构利用不足,以及计算复杂度大等局限性,本文提出了循环注意力机制网络补全模型（RANC）,该模型基于自回归图生成模型。具体来说,RANC模型首先通过自回归图生成模型来学习网络中边的概率分布,然后在给定的部分可见的静态网络的基础上,在每个静态网络补全步骤中恢复一组节点以及相关的边,最终找到最接近目标完整网络结构的网络拓扑。经过分析,RANC模型的计算复杂度为O（N log N）。实验结果表明,本文所提出的RANC模型优于最新的静态网络补全方法,并可以将网络补全的性能最高提升80.60%。针对现实中的部分可见网络中存在一定程度的边缺失的情况,本文基于期望最大化（EM）算法进一步提出了一个优化升级版本,循环期望最大化补全模型（RAEM）。该模型可以对部分可见网络中的缺失边进行链接预测,从而可以更精确地对部分可见网络中的缺失边进行推理,大大提升了静态网络补全的精确性。经过分析,RAEM模型的计算复杂度为（?）（N log N）。实验结果表明,RAEM模型优于最新的静态网络补全方法,并可以将网络补全的性能最高提升81.29%。
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