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融合节点标签与强弱关系的链路预测算法
文献摘要：
如何通过已知路径结合相关属性信息和不同关系强度进行链路预测是一个难题.为了解决这个问题,提出融合节点标签与强弱关系的链路预测算法.选取两个中心节点,采用基于双半径节点标签算法计算以其为中心的所有网络节点标签;生成中心节点带有节点标签的h深度局部子图;提取局部子图并将其作为目标网络获得特征矩阵,在对特征矩阵进行矩阵分解的同时融入节点属性信息与强弱关系,赋予动态权值,构建相似度矩阵.实验结果表明,与常见的基于共同邻居算法、基于网络嵌入等链路预测算法相比,该算法的精确度最高提升1.83％,且其预测结果的精确度和效率明显提升,同时能够有效且准确地挖掘各节点的内部相关性.
文献关键词：
链路预测;双半径节点标签;矩阵分解;相似度
中图分类号：
作者姓名：
王曙燕;巩婧怡
作者机构：
西安邮电大学 计算机学院,西安 710121
文献出处：
引用格式：
[1]王曙燕;巩婧怡-.融合节点标签与强弱关系的链路预测算法)[J].计算机工程与应用,2022(18):71-77
A类：
双半径节点标签
B类：
强弱关系,链路预测算法,属性信息,关系强度,中心节点,算法计算,网络节点,子图,目标网,特征矩阵,矩阵分解,节点属性,动态权值,相似度矩阵,邻居,网络嵌入
AB值：
0.230185
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