典型文献
基于网络表示学习的机会网络链路预测
文献摘要：
针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法.设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态.采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性,并映射为低维的属性嵌入矩阵;采用基于注意力机制改进的循环神经网络学习网络拓扑随时间动态演化的规律,提取属性嵌入矩阵之间的时序特征;在输出层建立时序特征与链路状态之间的映射关系,实现下一时刻整网的链路预测.在Infocom-05和Hyccups等数据集上的实验结果表明,与现有同类方法相比,所提方法具有更高的预测精度.
文献关键词：
机会网络;链路预测;网络表示学习;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
刘琳岚;宋修洋;陈宇斌
作者机构：
南昌航空大学 信息工程学院, 南昌330063;南昌航空大学 软件学院,南昌330063
文献出处：
引用格式：
[1]刘琳岚;宋修洋;陈宇斌-.基于网络表示学习的机会网络链路预测)[J].北京邮电大学学报,2022(04):64-69,103
A类：
Infocom,Hyccups
B类：
网络表示学习,机会网络,链路预测,片时,快照,表示学习方法,邻居节点,低维,注意力机制,机制改进,循环神经网络,神经网络学习,学习网络,网络拓扑,时间动态,动态演化,时序特征,出层,立时,映射关系
AB值：
0.262916
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