利用互斥策略优化二分网络节点预测
Using mutual exclusion strategy to optimize node prediction in bipartite network
1. 辽宁省大规模分布式系统实验室, 沈阳 110136
2. 沈阳航空航天大学 计算机学院, 沈阳 110136
摘要
网络节点预测研究目前主要集中在源头节点和隐藏节点预测方面，缺少新生节点预测方向的研究。以论文和关键词关系网为研究对象，利用关键词组合情况预测新论文的产生，开展新生节点预测研究。首先将论文—关键词二分网络加权投影成关键词关系网络，然后利用关键词组合在未来出现的可能性预测新论文的产生。计算这种可能性需考虑两方面影响：一种是相似性，表示关键词共同出现的倾向；一种是互斥性，描述关键词彼此排斥的倾向，如内涵高度一致的两个关键词极少同时出现。采集期刊的论文和关键词信息构建数据集，对提出的论文预测算法进行验证，并与已有算法作对比，结果显示该算法预测效果更好。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61303016)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0938
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1999-2005
文章编号: 1001-3695(2020)07-016-1999-07
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
范纯龙, 范东皖, 许莉, 等. 利用互斥策略优化二分网络节点预测 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 1999-2005. (Fan Chunlong, Fan Dongwan, Xu Li, et al. Using mutual exclusion strategy to optimize node prediction in bipartite network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 1999-2005. )
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。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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