链路预测

作品数：545被引量：1565H指数：19
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
相关作者：舒坚杨旭华刘琳岚张海丰韩华更多>>
相关机构：西安电子科技大学浙江工业大学国防科学技术大学电子科技大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=计算机应用x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于高阶自包含协同过滤的有向网络链路预测
《计算机应用》2022年第10期3060-3068,共9页陈广福 王海波 连雁平 
武夷学院引进人才科研启动基金资助项目(YJ202017)。
针对大部分现存有向网络链路预测方法仅关注有向局部结构及互惠链接信息而忽略有向全局结构的问题,提出高阶自包含协同过滤(HSCF)链路预测框架。首先,利用随机游走方法计算高阶相似度矩阵去保持有向网络的高阶路径信息;其次,将高阶相似...
关键词：有向复杂网络 链路预测 协同过滤 有向结构 随机游走 
信息熵改进主成分分析模型的链路预测算法被引量：1
《计算机应用》2022年第9期2823-2829,共7页孟昱煜 郭静 
针对传统的链路预测在不同结构特征的网络中的计算结果不稳定的问题,提出了基于信息熵改进主成分分析(PCA)模型的链路预测算法。首先,用随机森林(RF)确定7个相似性指标作为最佳特征集合;然后,将七个相似性指标组合在一起提出基于信息熵...
关键词：复杂网络 混合链路预测 信息熵 主成分分析 特征融合 
基于深度神经网络和门控循环单元的动态图表示学习方法被引量：4
《计算机应用》2021年第12期3432-3437,共6页李慧博 赵云霄 白亮 
国家自然科学基金资助项目(62022052,61773247);国家重点研发计划项目(2020AAA0106100);山西省基础研究计划项目(201901D211192)。
学习图中节点的潜在向量表示是一项重要且普遍存在的任务,旨在捕捉图中节点的各种属性。大量工作证明静态图表示已经能够学习到节点的部分信息,然而,真实世界的图是随着时间的推移而演变的。为了解决多数动态网络算法不能有效保留节点...
关键词：动态网络表示学习 深度神经网络 自编码器 门控循环单元 链路预测 
相似性特征对链路预测的影响与增强被引量：4
《计算机应用》2021年第9期2569-2577,共9页蔡彪 李蕊岑 吴媛媛 
国家自然科学基金资助项目(61802034,61701049);四川省软科学研究项目(2019JDR0117)。
链路预测的主要任务是设计一个能够更加准确地描述给定网络机制的预测算法,从而得到更准确的预测结果。在分析现有研究成果基础上发现,网络的相似性特征对采用的链路预测方法有较大的影响:在节点间标签相似性较低的网络中,提高标签的相...
关键词：复杂网络 链路预测 标签系统 带权值标签 偏好链接机制 
基于图卷积与长短期记忆网络的动态网络表示学习模型被引量：2
《计算机应用》2021年第7期1857-1864,共8页张元钧 张曦煌 
国家自然科学基金资助项目(61673193);中国博士后科学基金资助项目(2017M621625);江苏省产学研合作项目(BY2015019-30)。
针对动态网络节点之间链路预测的准确率低和运行时间长的情况,提出了一种以降噪自编码器(dAE)为框架,结合图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)网络的动态网络表示学习模型dynGAELSTM。首先,该模型的前端采用GCN捕获动态图节点的高阶图邻...
关键词：链路预测 动态网络 降噪自编码器 图卷积网络 长短期记忆网络 
基于聚类的超链路预测被引量：3
《计算机应用》2020年第2期434-440,共7页齐鹏飞 周丽华 杜国王 黄皓 黄通 
国家自然科学基金资助项目(61762090,61262069,61966036,61662086);云南省自然科学基金资助项目(2016FA026);云南省创新研究团队项目(2018HC019);云南省高等学校科技创新团队项目(IRTSTYN);云南省教育厅基金资助项目(2019Y0006)~~
超链路预测是利用已观测到网络的特性来复现网络中缺失的链路。现有的超链路预测算法通常利用整个网络来进行预测,预测结果会遗漏训练样本数据较少的链路类别,导致预测种类不够全面。为了解决这个问题,提出了基于聚类的超链路预测算法C-...
关键词：信息网络 超链路预测 聚类 
基于高阶近似的链路预测算法被引量：3
《计算机应用》2019年第8期2366-2373,共8页杨燕琳 冶忠林 赵海兴 孟磊 
国家自然科学基金资助项目(11661069,61663041,61763041);藏文信息处理与机器翻译重点实验室项目(2013-Z-Y17)~~
目前大部分链路预测算法只研究了节点与邻居节点之间的一阶相似性,没有考虑节点与邻居的邻居节点之间的高阶相似性关系。针对此问题,提出一种基于高阶近似的链路预测算法(LP-HOPA)。首先,求出网络的归一化邻接矩阵和相似度矩阵;其次,利...
关键词：链路预测 高阶近似 相似度矩阵 矩阵分解 网络嵌入更新算法 
基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型被引量：8
《计算机应用》2019年第6期1632-1638,共7页王文涛 吴淋涛 黄烨 朱容波 
国家自然科学基金资助项目(61772562);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CZY18014);中南民族大学研究生学术创新基金后期资助项目(3212018hqzz029)~~
现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测,该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息,而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题,...
关键词：链路预测 网络表示学习 节点表示 卷积神经网络 深度学习 
正常衰老的人脑功能网络演化模型被引量：1
《计算机应用》2019年第4期963-971,共9页丁超 赵海 司帅宗 朱剑 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N161608001;N171903002)~~
为了对正常衰老的人脑功能网络(NABFN)的拓扑结构变化进行探究,提出一种基于朴素贝叶斯的网络演化模型(NBM)。首先,依据朴素贝叶斯(NB)的链路预测算法与解剖距离来定义节点间存在连边的概率;其次,利用特定的网络演化算法,在青年人的脑...
关键词：脑功能网络 演化模型 演化算法 链路预测 朴素贝叶斯 
基于改进随机游走的网络表示学习算法被引量：8
《计算机应用》2019年第3期651-655,共5页王文涛 黄烨 吴淋涛 柯璇 唐菀 
国家自然科学基金资助项目(61103248);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项(CZY18014);中南民族大学研究生创新基金资助项目(2018sycxjj269)~~
现有的基于Word2vec的网络表示学习(NRL)算法使用随机游走(RW)来生成节点序列,针对随机游走倾向于选择具有较大度的节点,生成的节点序列不能很好地反映网络结构信息,从而影响表示学习性能的问题,提出了基于改进随机游走的网络表示学习...
关键词：网络表示学习 随机游走 链路预测 无偏采样 机器学习 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部