典型文献
融合快速注意力机制的节点无特征网络链路预测算法
文献摘要：
链路预测是网络科学的一个重要研究分支,旨在推断网络中节点对间存在连边的可能性.现实生活中很多事物关系都能够通过网络科学进行描述,很多实际问题都可以转化为链路预测问题.节点无特征网络链路预测算法可向有向网络、加权网络、时序网络等更复杂的网络推广.但现有的链路预测算法面临着网络结构信息挖掘不够深入、特征提取过程受人为主观意识影响、算法很难迁移到其他网络中、算法复杂度过高而无法在大型真实工业网络中应用等诸多问题.针对上述问题,文中基于图注意力网络的基本结构,采用图嵌入表示技术采集节点特征,类比神经图灵机中的内存寻址策略,结合复杂网络重要节点发现的相关工作,设计了一种快速高效的注意力计算方式,提出了一种融合快速注意力机制的节点无特征网络链路预测算法(Faster Attention Mechanism Link Prediction Algorithm,FALP).在3个公开数据集和1个私有数据集上进行实验,结果表明,FALP算法有效避免了上述问题,同时具有优异的预测性能.
文献关键词：
链路预测;注意力机制;图神经网络;图嵌入表示;网络科学
中图分类号：
作者姓名：
李勇;吴京鹏;张钟颖;张强
作者机构：
西北师范大学计算机科学与工程学院 兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]李勇;吴京鹏;张钟颖;张强-.融合快速注意力机制的节点无特征网络链路预测算法)[J].计算机科学,2022(04):43-48
A类：
图嵌入表示,FALP
B类：
注意力机制,链路预测算法,网络科学,断网,中节点,现实生活,可向,有向网络,加权网络,时序网络,结构信息,信息挖掘,主观意识,算法复杂度,工业网络,图注意力网络,基本结构,采集节点,节点特征,比神,经图,图灵机,寻址,复杂网络,重要节点,快速高效,计算方式,Faster,Attention,Mechanism,Link,Prediction,Algorithm,公开数据集,个私,私有,预测性能,图神经网络
AB值：
0.362973
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