一种融合局部拓扑影响力的时序链路预测算法

摘要：

链路预测旨在发现复杂网络中的未知连接和未来可能的连接,在推荐系统等实际应用中具有重要作用.考虑到许多真实网络的时序特性,时序链路预测逐渐成为研究热点.当前,基于时间序列分析的方法往往忽略了网络演化过程对网络本身的影响,而基于静态网络演化的方法大多仅考虑了局部连边的演化影响,对网络拓扑结构的演化特性挖掘有限.针对上述问题,该文提出一种融合局部拓扑影响力的时序链路预测算法(TLP-FLSI).首先,基于网络拓扑结构影响力作用,提出时序链路预测的通用模型(CTLPM);其次,研究拓扑实体间相互作用在动态网络上的演化规律,分别定义了节点和连边的演化因子,以及时间序列衰减的演化因子,综合利用多个维度的特征信息,给出了融合局部节点和连边特征影响力的时序链路预测算法;最后,在7个真实数据集上分别进行实验,对比传统基于移动平均方法、误差修正、邻居扩展加权和图注意力网络等时序链路预测方法,实验结果证明该算法具有较好的准确率和排序性能.

关键词：时序动态网络、链路预测、融合特征、相似性指标、影响力衰减

所属期刊栏目：44

分类号：TN915;TP391

资助基金：国家自然科学基金61521003,?61803384

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1440-1452