一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型

被引：105

作者：

黄立威 ^{[1
,2
]}

李德毅 ^{[2
]}

马于涛 ^{[3
]}

郑思仪 ^{[2
]}

张海粟 ^{[4
]}

付鹰 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院

[2] 中国电子系统工程研究所

[3] 武汉大学软件工程国家重点实验室

[4] 中国人民解放军国防信息学院

来源：

计算机学报 | 2014年 / 37卷 / 04期

关键词：

异质信息网络; 链路预测; 元路径; 社会计算; 社交网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.02 [];

学科分类号：

摘要：

真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行连接.文中使用元路径,即通过一组关系连接了多种节点类型的路径,来描述异质信息网络中不同类型对象之间各种连接的不同语义,从而提出一种异质信息网络链路预测模型,通过组合对象之间在不同元路径上建立连接的概率来进行链路预测.在DBLP和Last.fm两个真实数据集上的实验结果表明:在7种关系的链路预测中,相比最好的基准方法,文中方法的AUC值平均提升了5.93%;另外,在链路预测中,通过元路径区分不同类型的节点和边之后,预测精度得到了明显提升;最后,为了平衡预测精度和模型的可扩展性,实验分析表明链路预测中仅考虑路径长度小于5的元路径就已经足够产生很好的预测结果.

引用

页码：848 / 858

页数：11

共 5 条

[1]

Link prediction in complex networks: A survey[J] Linyuan Lü;Tao Zhou Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2010,

[2]

Prediction and ranking algorithms for event-based network data[J] Joshua O'Madadhain;Jon Hutchins;Padhraic Smyth ACM SIGKDD Explorations Newsletter 2005,

[3]

Friends and neighbors on the Web[J] Lada A Adamic;Eytan Adar Social Networks 2003,

[4]

The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine[J] Sergey Brin;Lawrence Page Computer Networks and ISDN Systems 1998,

[5]

Resistance distance[J] D. J. Klein;M. Randi? Journal of Mathematical Chemistry 1993,

← 1 →