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联合社区和影响节点的通用可扩展的链接预测
被引量：
2
1
作者
伍杰华
程智锋
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期479-487,共9页
针对相似度预测算法无法同时嵌入局部和全局信息并提高运行速度等问题,融合社区发现和影响节点识别技术提出一个通用可扩展的链接预测模型。对网络进行社区划分,分别计算局部共邻节点的社区参与度和全局影响力得分,集成到统一的相似度...
针对相似度预测算法无法同时嵌入局部和全局信息并提高运行速度等问题,融合社区发现和影响节点识别技术提出一个通用可扩展的链接预测模型。对网络进行社区划分,分别计算局部共邻节点的社区参与度和全局影响力得分,集成到统一的相似度框架中。为验证算法的有效性和可扩展性,给出在加权和无权下多个局部密集结构和影响节点识别指标的定义。在真实数据集上的实验结果表明,提出方法可快速实现通用可扩展性的预测任务,结果也普遍优于基准算法。
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关键词
链接预测
社区发现
影响力节点
信息网络
相似度指标
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题名
联合社区和影响节点的通用可扩展的链接预测
被引量：
2
1
作者
伍杰华
程智锋
机构
广东
工贸
职业
技术
学院
计算机与
信息
工程
学院
广东工贸职业技术学院教育部虚拟现实信息化协同创新中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期479-487,共9页
基金
广东省自然科学基金项目(2020A1515011495)
广州市基础与应用基础研究基金项目(202002030266)
广东省普通高校重点科研平台和科研基金项目(2017GKTSCX009、2018GKQNCX064)。
文摘
针对相似度预测算法无法同时嵌入局部和全局信息并提高运行速度等问题,融合社区发现和影响节点识别技术提出一个通用可扩展的链接预测模型。对网络进行社区划分,分别计算局部共邻节点的社区参与度和全局影响力得分,集成到统一的相似度框架中。为验证算法的有效性和可扩展性,给出在加权和无权下多个局部密集结构和影响节点识别指标的定义。在真实数据集上的实验结果表明,提出方法可快速实现通用可扩展性的预测任务,结果也普遍优于基准算法。
关键词
链接预测
社区发现
影响力节点
信息网络
相似度指标
Keywords
link prediction
community detection
influential node
information network
similarity metric
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
联合社区和影响节点的通用可扩展的链接预测
伍杰华
程智锋
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
2
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