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融合有向结构和非负矩阵分解的链路预测

Link prediction combing nonnegative matrix factorization and directed structure
陈广福1,2
郭磊1,2
连雁平1
1. 武夷学院 数学与计算机学院, 福建 武夷山 354399
2. 福建省茶产业大数据应用与智能化重点实验室, 福建 武夷山 354399

摘要

现存有向网络链路预测方法仅考虑单类型网络结构而忽略一些关键网络结构,导致预测准确度下降。针对此问题,提出一个融合多类型有向网络结构和非负矩阵分解的链路预测框架去保持局部和全局结构信息。首先,将有向网络的邻接矩阵映射到低维潜在空间保持原始网络的方向链接;其次,通过2-范数和规范化拉普拉斯融合四个关键有向结构相似度包括有向共同邻居(DCN)、有向Adamic-Adar(DAA)、有向资源分配(DRA)和势理论(BF)去保持多类型网络结构信息,分别提出四个有向网络的链路预测模型NMF-DNS-DCN、NMF-DNS-DAA、NMF-DNS-DRA和NMF-DNS-BF;最后,启用乘法更新规则去学习四个模型参数并证明所提算法的收敛性。在八个真实世界有向网络上与现存的代表性方法相比较,该模型的AUC、recall 和F1分别最大提高5.3%、7.8%和6%。

基金项目

福建省自然科学基金资助项目(2021J011146,2021J011144)
武夷学院引进人才科研启动基金资助项目(YJ202017)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0656
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 2124-2131
文章编号: 1001-3695(2022)07-033-2124-08

发布历史

[2022-02-18] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版

引用本文

陈广福, 郭磊, 连雁平. 融合有向结构和非负矩阵分解的链路预测 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2124-2131. (Chen Guangfu, Guo Lei, Lian Yanping. Link prediction combing nonnegative matrix factorization and directed structure [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2124-2131. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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