【摘 要】
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在网络科学中,如何基于已观测到的网络数据预测已经缺失或未来可能出现的连边,对于认识和理解复杂网络的结构和功能具有重要意义,该问题也被称为链路预测。然而,目前大部分预
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在网络科学中,如何基于已观测到的网络数据预测已经缺失或未来可能出现的连边,对于认识和理解复杂网络的结构和功能具有重要意义,该问题也被称为链路预测。然而,目前大部分预测链路方法都基于adhoc,很难选取合适特征来表征节点的相似性。为了解决此问题,我们提出了基于邻接嵌入的转移相似性(Transferring Similarity Based on Adjacency Embedding,TSBAE)算法。TSBAE算法采用网络嵌入,把网络结构的一阶信息嵌入到向量空间中,这些向量间的距离即为对应节点间的相似性。
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