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  • 链路预测

    千次阅读 2020-03-03 17:58:22
  • 链路预测 python

    2017-12-15 10:41:45
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    2017-06-02 10:06:06
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    2019-07-27 18:43:35
    吕琳媛、周涛的链路预测教材,是研究复杂网络的链路预测最好的参考
  • 通过图注意力网络进行链路预测原文标题: Link Prediction via Graph Attention Network地址: http://arxiv.org/abs/1910.04807作者: Weiwei Gu, Fei Gao, Xiaodan Lou, Jiang Zhang摘要: 链路预测的目标来推断...

    通过图注意力网络进行链路预测

    原文标题: Link Prediction via Graph Attention Network

    地址: http://arxiv.org/abs/1910.04807

    作者: Weiwei Gu, Fei Gao, Xiaodan Lou, Jiang Zhang

    摘要: 链路预测的目标来推断基于当前观测的部分网络上的缺失环节或预测未来的。它是在网络科学的一个基本问题,因为不仅问题有广泛的应用如社会网络的推荐和信息检索,还包含关联节点属性和网络结构的丰富的隐藏信息。然而,常规的链路预测方法既不具有高的预测精度也不能够露出后面链接的隐藏信息的。为了解决这个问题,我们推广了深度学习上图的最新技术,并提出了一种新的链路预测模型 - 通过整合在GraphSAGE成批图卷积技术和图注意网络的注意机制(GAT)DeepLinker。五个图表实验表明,我们的模型不仅可以达到国家的最先进的准确性链路预测,而且还有效的排名和节点表示作为链路预测任务的副产品。虽然没有任何节点标签信息中获得的低维表示节点,它们可以在下游的任务,如节点排名和分类表现非常好。因此,我们主张在图上的链路预测任务,就像是自然语言处理的语言模型,因为它揭示了从图结构在无人监督的方式隐藏的信息。

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  • 节点耦合聚类的链路预测方法
  • 按照网络中节点之间是否存在链接关系,将链路预测问题定义为二分类问题,进一步遵循算法互补的原则选择若干具有代表性的链路预测算法作为弱分类器,基于AdaBoost算法提出并实现了一个新型链路预测算法。在arXiv论文...
  • 链路预测最佳取值区间问题研究
  • 基于AdaBoost 的链路预测优化算法
  • 针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题,研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法,主要通过神经网络对不同链路预测相似性...
  • 链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给...
  • 提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一,现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性,即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性...
  • 基于AUC优化的定向网络链路预测
  • 基于深度学习的机会网络链路预测
  • 链路预测相关函数

    2014-05-16 09:14:53
    链路预测的一些代码,包括CN、RA、AA等
  • 链路预测matlab版本代码,欢迎大家下载。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  • 复杂网络链路预测

    千次阅读 多人点赞 2018-12-18 19:29:43
    抽空整理了一下链路预测的相关研究,在网络科学中这个问题已经被研究了10年以上了,已有非常多的研究工作。吕琳媛和周涛曾在2013年专门出版过一本专著《链路预测》来介绍这个研究方向。此书也是本文的主要参考对象。...

    抽空整理了一下链路预测的相关研究,在网络科学中这个问题已经被研究了10年以上了,已有非常多的研究工作。吕琳媛和周涛曾在2013年专门出版过一本专著《链路预测》来介绍这个研究方向。此书也是本文的主要参考对象。还是以我最喜欢的图谱的方式将其呈现出来,涉及内容太多不能详尽,希望大家批评指正。
    在这里插入图片描述

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  • 链路预测简单概述

    千次阅读 2020-08-17 12:47:35
    社交网络可以用来描述现实社会中的实际网络,它包括人与人之间的社会关系,物种之间的捕食关系,科学研究中的合作关系等。大量研究已经表明在真实世界中各种不同社交...在微博用户之间有各种影响因素,链路预测是微博

    社交网络可以用来描述现实社会中的实际网络,它包括人与人之间的社会关系,物种之间的捕食关系,科学研究中的合作关系等。大量研究已经表明在真实世界中各种不同社交网络具有许多共同的结构特征,例如小世界性质、无标度性、社团结构等。

       目前,社团发现算法已比较成熟,具体的算法有:GN算法、谱平算法、Kernighan-Lin算法等。
    
       社团划分方法也有很多。
    
       以下是《基于链路预测的微博用户关系分析》的一些学习笔记:
    
       微博用户之间形成了复杂的社交网络。在微博用户之间有各种影响因素,链路预测是微博用户关系分析的一种模型,该种方法引入了属性特征,构造了随机森林的链路预测模型,并将模型应用于新浪微博用户数据集,进行微博用户关系的训练预测。通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布,分析了各类特征对微博用户关系形成的影响。
    
      网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息,预测网络中尚未产生连接的两个节点之间产生连接的可能性。网络中的顶点代表用户,边代表用户关系,链路预测问题正是对用户未来关系的分析。目前,社会网络链路预测模型主要发展为三大类:
    
     1)基于有监督学习的分类模型,如决策树、朴素贝叶斯、神经网络、SVM、KNN及集成方法中的bagging、boossting和随机森林等。
    
     2)概率模型,该模型主要是建立一组可调参数的模型,然后使用优化策略寻找最优的参数值,使模型能够达到最优,这时两个未连边的节点对的概率就是它们产生连边的条件概率。概率模型的构建方法有贝叶斯网络模型和马尔科夫网络关系模型等。
    
     3)线性代数方法,该方法是通过降阶相似矩阵来计算网络中节点之间的相似性。Kuegis等人利用图的邻接矩阵,并定义一个函数F使得两个时刻的邻接矩阵的差异性最小,这样就将链路预测问题转换成线性代数优化问题,之后再通过矩阵变换和降维的方法将问题转换为一维的最小二乘曲线拟合问题。
    

    数据集的获取是通过中国爬盟的新浪微博用户关系数据集作为微博研究数据,数据使用之前要对数据进行清洗。社交网络可以用来描述现实社会中的实际网络,它包括人与人之间的社会关系,物种之间的捕食关系,科学研究中的合作关系等。大量研究已经表明在真实世界中各种不同社交网络具有许多共同的结构特征,例如小世界性质、无标度性、社团结构等。
    该文章从网络拓扑结构特征(度特征、共同朋友特征、朋友总数特征、中介朋友特征、优先链接特征、Adamic-Adar特征、朋友评价特征、反向关系特征、邻居子图特征)、微博属性特征(用户的关注数、粉丝数、微博消息数、所在地)以及朋评价、邻居子图等特征分析了用户关系的影响构造出基于随机森林(Random Forest)的链路预测模型,最后分析了预测模型中各特征的Gini指标,获得了特征的重要性分布,从而验证了网络拓扑结构特征和微博属性特征对用户关系的影响。
    链路预测相关 数据集 我收集了许多,同质信息网络,异质信息网络,有需要的可以联系,后续在放到下载里
    还有相关对比算法有 CN AA RA COS katz JA等程序

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  • 一种改进的链路预测好友推荐方法
  • 复杂网络的链路预测

    2014-05-21 15:27:02
    复杂网络的链路预测
  • 将网络中两点之间的连边作为图像中的点,形成的图像作为GANs的输入。这样链路预测的问题就转变为了图像点的补全和预测问题
  • 为解决因网络数据分布不均匀性而造成的链路预测问题,提出一种改进的代价敏感型链路预测算法(Link Boost).设计一种有监督链路预测可变代价损失函数,该函数对低节点度有链路节点对出现分类错误时的惩罚大于高节点度有...
  • 基于网络节点贡献度的链路预测算法研究 中文摘要 随着网络信息技术的迅猛发展生活中涌现出大量的复杂系统网络科学研 究得到了快速的发展链路预测作为复杂网络研究的重要分支之一是用来预测 网络中没有连边的节点间...
  • 基于信息融合的概率矩阵分解链路预测方法
  • 具有节点属性的网络的链路预测随机游动
  • 基于深度学习的机会传感器网络链路预测方法

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