基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與隨機(jī)游走的鏈路預(yù)測(cè)算法
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現(xiàn)有的基于隨機(jī)游走鏈路預(yù)測(cè)指標(biāo)在無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)上的轉(zhuǎn)移過(guò)程存在較強(qiáng)隨機(jī)性，沒有考慮在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上不同鄰居節(jié)點(diǎn)間的相似性對(duì)轉(zhuǎn)移概率的作用。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與隨機(jī)游走的鏈路預(yù)測(cè)算法。首先，通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法-DeepWalk學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的潛在結(jié)構(gòu)特征，將網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)表征到低維向量空間；然后，在重啟隨機(jī)游走（ RWR）和局部隨機(jī)游走（LRW）算法的隨機(jī)游走過(guò)程中融合各鄰居節(jié)點(diǎn)在向量空間上的相似性，重新定義出鄰居節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移概率；最后，在5個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相比8種具有代表性的基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈路預(yù)測(cè)基準(zhǔn)算法，所提算法鏈路預(yù)測(cè)結(jié)果的AUC值均有提升，最高達(dá)3. 34%。
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