【摘 要】
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现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息.提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划分,构建区分节点类型的异质模体特征进行异质网络中的链路预测.在此基础上,提出融合同质模体与异质模体特征的链路预测算法,相比现有预测方法在真实数据集上的性能,其AUC值提高了17.0％～27.1％,Precision值提高了7.6％～20.1％.该方法可应用于在线社交网络中挖掘用户性别差异对
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院 辽宁 大连 116600
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现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息.提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划分,构建区分节点类型的异质模体特征进行异质网络中的链路预测.在此基础上,提出融合同质模体与异质模体特征的链路预测算法,相比现有预测方法在真实数据集上的性能,其AUC值提高了17.0％～27.1％,Precision值提高了7.6％～20.1％.该方法可应用于在线社交网络中挖掘用户性别差异对人际交往的作用与影响,分析异质网络的演化动力学.
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