【摘 要】
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链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用,而且通过进一步提取网络结构信息可以提高链路预测的精度。提出了一种基于结构深度网络嵌入和关联相似
【机 构】
:
国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303108)
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链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用,而且通过进一步提取网络结构信息可以提高链路预测的精度。提出了一种基于结构深度网络嵌入和关联相似性的链路预测算法(Structural Deep Correlation Similarity Network Embedding,SDCSNE)。SDCSNE算法结合了网络嵌入捕捉高维非线性网络结构的特征,将网络映射到向量空间中,这些映射向量的内积即为对应节点的相似性,并保持了全局和局部的网络结构,获得了更加稳定的网络结构信息;SDCSNE算法
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