【摘 要】
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链路预测是图挖掘主要研究的问题,其研究重点是提取图的特征信息,现有研究方法大多只关注网络拓扑结构而忽略了节点属性信息。针对该问题,提出了基于图核的链路预测方法NGLP。该方法能挖掘有效、可用的元路径;基于元路径对预测对象生成带节点属性的子图,使用子图表示被预测的链路;然后利用图核方法计算子图之间的相似性;最后训练SVM得出链路预测结果。实验结果表明,提出方法与其他方法相比具有更高的精度和更强的稳定
【机 构】
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河北师范大学计算机与网络空间安全学院,供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心,河北省网络与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(13&ZD091,18ZDA200),河北省重点研发计划资助项目(20370301D)。
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链路预测是图挖掘主要研究的问题,其研究重点是提取图的特征信息,现有研究方法大多只关注网络拓扑结构而忽略了节点属性信息。针对该问题,提出了基于图核的链路预测方法NGLP。该方法能挖掘有效、可用的元路径;基于元路径对预测对象生成带节点属性的子图,使用子图表示被预测的链路;然后利用图核方法计算子图之间的相似性;最后训练SVM得出链路预测结果。实验结果表明,提出方法与其他方法相比具有更高的精度和更强的稳定性。
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