【摘 要】
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针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路
【机 构】
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云南大学软件学院,云南省软件工程重点实验室,中国人工智能学会不确定性人工智能专委会
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61562091);云南省应用基础研究计划面上项目(2016FB110)
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针对已有链路预测算法复杂度高,不适于在大规模图上进行链接预测的问题,本文基于图勾勒近似技术对已有链路预测方法进行优化,提出了基于图勾勒的链路预测方法。该方法将链路预测算法的计算复杂度由O(n^3)降低至O(n^2k^2log^2n)。为进一步提高链接预测效率,给出了基于Spark的并行化链路预测实现方法。在真实图数据集上进行测试,实验结果表明本文方法在保证链接预测精度的前提下,可有效提升算法效率。
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