【摘 要】
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链接预测问题是复杂网络分析领域的重要问题.现有链接预测方法大多针对静态网络,忽视了动态信息在网络中的传播.为此,针对动态网络中的链接预测问题,本文提出了一种基于动态
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金(批准号:4172016),北京市哲学社会科学基金一般项目(批准号:14ZHB006)资助的课题.
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链接预测问题是复杂网络分析领域的重要问题.现有链接预测方法大多针对静态网络,忽视了动态信息在网络中的传播.为此,针对动态网络中的链接预测问题,本文提出了一种基于动态网络表示的链接预测(dynamic network representation based link prediction,DNRLP)模型.该模型对网络中不均匀的动态信息进行了学习,提出了基于连接强度的随机游走算法来模拟动态信息在网络中的扩散,从而得到新时刻下的节点表示,然后通过度量节点表示之间的相似度进行链接预测.实验使用平均交互排序(m
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