典型文献
一种HRG模型初始化算法及在链路预测中的应用
文献摘要：
在利用层次随机图(HRG)模型对真实网络进行链路预测的过程中,需要构造一个初始层次随机图来初始化马尔科夫链以运行马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法.针对现有的层次随机图初始化方案效率不高的问题,本文对初始层次随机图模型进行重建,提出一种新的层次随机图模型初始化算法.该算法分为2个阶段,第一阶段引入相似性指标(LHN-I指标)为网络中的边进行排序;第二阶段利用排序好的边对层次随机图模型进行构造.在该过程中,设计一种将网络顶点插入到层次随机图模型中的方法.通过3个实例网络对提出的算法与现有算法的性能进行比较,实验结果表明,利用提出的初始化算法构造出的初始层次随机图不仅有着较高的似然值,而且使得马尔科夫链蒙特卡洛算法能够更快地收敛,进而降低链路预测的时间消耗.除此之外,在链路预测实验中,改进的基于层次随机图模型的链路预测算法相比一些基于相似性指标的链路预测算法有着较好的预测精度.
文献关键词：
网络;层次随机图;相似性指标;马尔科夫链蒙特卡洛;链路预测
中图分类号：
作者姓名：
祝丁恺;铁治欣;洪顺贺
作者机构：
浙江理工大学信息学院,浙江 杭州 310018;浙江理工大学科技与艺术学院,浙江 绍兴 312369
文献出处：
引用格式：
[1]祝丁恺;铁治欣;洪顺贺-.一种HRG模型初始化算法及在链路预测中的应用)[J].计算机与现代化,2022(02):38-44
A类：
层次随机图,LHN
B类：
HRG,初始化算法,真实网络,马尔科夫链蒙特卡洛,蒙特卡洛抽样,方案效率,效率不高,图模型,第一阶段,相似性指标,第二阶段,顶点,蒙特卡洛算法,除此之外,链路预测算法
AB值：
0.143897
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