融合局部与全局紧密度的符号网络链接预测算法
Link prediction in signed networks based on local and global tightness
1. 东北石油大学 计算机与信息技术学院, 黑龙江 大庆 163318
2. 黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室, 黑龙江 大庆 163318
3. 燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
摘要
鉴于大多数符号网络预测算法仅能对已有链接缺失的符号进行预测，无法实现未知的链接及其符号预测，提出一种融合局部与全局结构特征定义节点间相似性的符号网络链接预测算法。基于结构平衡理论，利用连接两节点的步长为2和3的路径信息分别定义局部和全局链接紧密度，有效融合两者得到两节点的总相似度，其绝对值度量了链接建立的可能性，其符号即为链接的符号预测结果。在多个经典的符号网络数据集上对算法的有效性和正确性进行了验证，并与符号网络中有代表性的预测算法进行了准确率以及推荐链接的对比分析。结果显示，所提算法在链接预测与符号预测两方面均达到了较好的预测性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42002138,61871465)
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019F042,LH2020F003)
东北石油大学青年基金资助项目(2018QNQ-01)
河北省省级科技计划项目(20310301D)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0365
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2003-2008,2017
文章编号: 1001-3695(2021)07-016-2003-06
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
刘苗苗, 扈庆翠, 郭景峰, 等. 融合局部与全局紧密度的符号网络链接预测算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 2003-2008,2017. (Liu Miaomiao, Hu Qingcui, Guo Jingfeng, et al. Link prediction in signed networks based on local and global tightness [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 2003-2008,2017. )
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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