【摘 要】
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现有的基于节点相似性的链路预测算法,在提升预测准确度时往往无法兼顾计算复杂度。受自然语言概率图模型在词向量表征上的运用启发,提出一种基于SkipGram模型的链路预测方法
【机 构】
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武汉大学计算机学院,汉口学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272277)
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现有的基于节点相似性的链路预测算法,在提升预测准确度时往往无法兼顾计算复杂度。受自然语言概率图模型在词向量表征上的运用启发,提出一种基于SkipGram模型的链路预测方法。首先提出基于概率的随机游走方法,通过这种方法得到网络节点的采样序列;然后结合SkipGram模型将网络节点映射到一个低维向量空间来降低复杂度;最终以向量间的距离作为衡量网络节点间相似性的指标,进而完成链路预测。通过在6个具有代表性的真实网络中进行实验和比较发现,提出的模型在预测准确度上得到大幅提高。
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