基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法
Link prediction based on matrix factorization for DeepWalk
1. 陕西师范大学 计算机学院, 西安 710119
2. 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室, 西宁 810008
3. 藏文信息处理教育部重点实验室, 西宁 810008
4. 青海师范大学 计算机学院, 西宁 810008
摘要
现有的链路预测方法的数据来源主要是基于邻居、路径和随机游走的方法，使用的是节点相似性假设或者最大似然估计，尚缺少基于神经网络的链路预测研究。基于神经网络的一些研究表明，基于神经网络的DeepWalk网络表示学习算法可以更加有效地挖掘到网络中的结构特征，已有研究证明DeepWalk等同于分解目标矩阵。因此，提出了一种基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法（LPMF）。该算法首先基于矩阵分解的DeepWalk算法分解得到网络的表示向量；然后通过余弦相似度计算每对节点之间的相似度，构建目标网络的相似度矩阵；最后利用相似度矩阵，在三个真实的引文网络中进行链路预测实验。实验结果表明，提出的链路预测算法性能优于现存的20余种链路预测算法。这充分表明了LPMF能够有效地挖掘网络中节点之间的结构关联性，而且在实际网络的链路预测中能够发挥出较为优异的性能。
基金项目
NSFC支持项目(11661069,61763041)
国家教育部长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT_15R40)
青海省自然科学基金资助项目(2013-Z-Y17,2014-ZJ-721)
中央高校基本科研基金资助项目(2017TS045)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0523
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 424-429,442
文章编号: 1001-3695(2020)02-022-0424-06
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
冶忠林, 曹蓉, 赵海兴, 等. 基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 424-429,442. (Ye Zhonglin, Cao Rong, Zhao Haixing, et al. Link prediction based on matrix factorization for DeepWalk [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 424-429,442. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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