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题名双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型
被引量：3
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作者
黄丹阳
毕博洋
苗玉茵
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机构
中国人民大学统计学院
中国人民大学
广州腾讯科技有限公司数据分析组
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第3期60-71,共12页
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基金
国家自然科学基金(11701560)
国家自然科学基金(71873137)
+2 种基金
北京市社会科学基金(17GLC051)
中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金
国家统计局一般项目(2017LY83)。
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文摘
本文提出了双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型,不仅能够显式地表达节点间产生连接的概率,而且可以推导出双模网络的连接的传递性、节点度的异质性等特征,这些特征可以通过数值化定量的方式描述网络生成过程中的常见规律。在此基础之上,本文进一步提出了加权概率指标,用以衡量双模网络的节点间未来产生连接的可能性。最后,本文分别在模拟数据、公开数据集和某在线点评网站的商户一消费者网络数据上验证了模型假设符合实际数据的分布,并使用加权概率指标与其他多种双模网络链路预测的方法进行比较分析。实验结果表明,本文提出的方法不仅可以量化分析网络生成过程中的特征,而且在实验数据上的链路预测能力整体优于其他双模链路预测方法。
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关键词
双模网络
潜在空间模型
流行度
链路预测
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Keywords
Bipartite Network
Latent Space Model
Popularity
Link Predication
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型
被引量：7
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作者
张亮
李敏强
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机构
天津大学管理学院
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2007年第6期613-619,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70571057)
新世纪优秀人才支持计划资助项目(NECT-05-0253)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020056047)
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文摘
针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类,用户和项目依概率可以同时属于多个类.模型包括离线建模过程和在线预测过程,在线预测可以在常数时间内完成.实验表明新模型的预测结果明显优于其他几种协同过滤算法.
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关键词
协同过滤
期望-最大化算法
潜在空间模型
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Keywords
collaborative filtering
expectation-maximization algorithm
latent space model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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