基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

摘要：

现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用.针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法.首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走(RWR)和局部随机游走(LRW)算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证.实验结果表明:相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34％.

关键词：链路预测、相似性、重启随机游走、局部随机游走、网络表示学习

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：the Natural Science Foundation of Guangdong Province2016A030313441;the Science and Technology Planning Project of Guangdong Province2015B010129009,2016A030303058,2016A090922008,2015A020209178;the Open Project Program of Guangdong Provincial Key Laboratory of High Performance ComputingT191527;the Science and Technology Program of Guangzhou 201604016035.广东省自然科学基金自由申请项目2016A030313441;广东省科技计划项目20158010129009,2016A030303058,2016A090922008,2015A020209178;广东省高性能计算重点实验室开放课题项目T191527;广州市科技计划项目201604016035

在线出版日期：2017-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2234-2239