基于网络表示学习的机会网络链路预测

摘要：

针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法.设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态.采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性,并映射为低维的属性嵌入矩阵;采用基于注意力机制改进的循环神经网络学习网络拓扑随时间动态演化的规律,提取属性嵌入矩阵之间的时序特征;在输出层建立时序特征与链路状态之间的映射关系,实现下一时刻整网的链路预测.在Infocom-05和Hyccups等数据集上的实验结果表明,与现有同类方法相比,所提方法具有更高的预测精度.

关键词：机会网络、链路预测、网络表示学习、注意力机制

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：64-69,103