1(同济大学计算机科学与技术系 上海 201804); 2(嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海 201804); 3(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京 210023) (tjluosheng@gmail.com)
出版日期: 2019-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(61673301,61502259)；南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2017B22)A Link Prediction Model Based on Hierarchical Information Granular Representation for Attributed Graphs
Luo Sheng1,2, Miao Duoqian1,2, Zhang Zhifei1,3, Zhang Yuanjian1,2, Hu Shengdan1,21(Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804); 2(Key Laboratory of Embedded System and Service Computing (Tongji University), Ministry of Education, Shanghai 201804); 3(State Key Laboratory for Novel Software Technology (Nanjing University), Nanjing 210023)
Online: 2019-03-01摘要/Abstract
摘要： 随着具有结点属性信息的网络图数据的增加，结点属性及结点链接关系越来越复杂，这对复杂网络的链接预测任务带来了一系列的挑战.这些不同来源的原始数据之间存在着不一致性，即结点的属性诱导的潜在链接关系与网络拓扑结构观测到的链接边之间存在着不一致的情况，这一现象将直接影响结点对之间的链接预测准确性与精确性.为了有效处理多源数据的不一致性，融合异构数据的差异，借助粒计算思想，通过对原始数据的多粒度表示，将原始数据在不同层次的粒度进行信息表示建模.最终依据这些数据的粒度表示，寻找最优的粒层结构，并最大化地消除数据内在的不一致性.首先，定义了数据的粒度不同层次表示及粒层关系；其次，对所观测到的链接数据，构建对数似然统计模型，并综合不同粒度层数据特点对模型进行修正；最后，使用多源数据训练统计模型，将学习好的模型用于预测结点对之间的链接概率.实验表明：与现有链接预测模型相比，多源数据经过粒度表示极大地平衡了多源数据的不一致性，有效提升了链接预测任务的准确性.
参考文献
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