【摘 要】
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针对大部分现存有向网络链路预测方法仅关注有向局部结构及互惠链接信息而忽略有向全局结构，提出高阶自包含协同过滤(HSCF)链路预测框架。首先，利用随机游走方法计算高阶相似度矩阵去保持有向网络高阶路径信息；其次，将高阶相似度矩阵与协同过滤方法相融合构建高阶自包含协同过滤框架；最后，该框架分别与四个典型有向结构相似度包括有向共同邻居（DCN）、有向Adamic-Adar（DAA）、有向资源分配（DRA）
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针对大部分现存有向网络链路预测方法仅关注有向局部结构及互惠链接信息而忽略有向全局结构，提出高阶自包含协同过滤(HSCF)链路预测框架。首先，利用随机游走方法计算高阶相似度矩阵去保持有向网络高阶路径信息；其次，将高阶相似度矩阵与协同过滤方法相融合构建高阶自包含协同过滤框架；最后，该框架分别与四个典型有向结构相似度包括有向共同邻居（DCN）、有向Adamic-Adar（DAA）、有向资源分配（DRA）和势理论（Bifan）相融合提出四个有向网络预测指标分别为HSCF-DCN、HSCF-DAA、HSCF-
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针对现有粗糙集属性约简方法中存在的连续数据处理时的信息丢失、粒化策略引入不一致信息、参数寻优困难等问题，提出一种适用于连续型数据、基于类别可区分度的非单调性启发式属性约简算法。首先以各样本的标签为依据对论域进行划分，同一标签的样本组合成一个簇，定义每个簇的类间可区分度和类内可区分度；其次，以最大化类间可区分度、最小化类内可区分度为约简原则，定义了一种新的属性重要性判别准则以确定最优约简集，从而提高
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