基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

摘要：

现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测,该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息,而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足.针对此问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络(DenseNet)的链路预测模型(DenseNet-LP).首先,利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量,并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据;然后,利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征,并建立二分类模型实现链路预测.在四个公开的数据集上的实验结果表明,相较于网络表示学习算法,所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积(AUC)值最大提高了18个百分点.

关键词：链路预测、网络表示学习、节点表示、卷积神经网络、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61772562;中南民族大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目CZY18014;中南民族大学研究生学术创新基金后期资助项目3212018hqzz029

在线出版日期：2019-07-16（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：1632-1638