刘留¹, 王煜尧², 倪琦瑄¹, 曹杰², 卜湛¹

¹(南京财经大学信息工程学院 南京 210013); ²(南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094) (545108883@qq.com)

出版日期: 2019-09-10


基金资助:国家自然科学基金项目(71871109,91646204,71801123,71871233)

A Link Prediction Approach in Temporal Networks Based on Game Theory

Liu Liu¹, Wang Yuyao², Ni Qixuan¹, Cao Jie², Bu Zhan¹

¹(College of Information Engineering, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing 210013); ²(School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094)

Online: 2019-09-10


Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (71871109, 91646204, 71801123, 71871233).

摘要/Abstract

摘要： 链路预测是复杂网络分析领域的一项重要研究课题，可被应用于许多实际应用场景，如推荐系统、信息检索和市场分析等.不同于传统的链路预测问题，针对有时间窗口的时序链路集合，需预测未来任意时刻链路的存在情况，即探究时序网络的演化机制.为解决这一问题，结合生存分析和博弈论，提出一种有效的半监督学习框架.首先，定义一个ε-邻接网络序列模型，并利用每条链路的时间戳信息生成真实的网络演化序列.为捕捉网络演化规律，为每条链路定义一组基于邻居相似性的特征向量，并采用Cox比例风险模型来估计该特征向量的协变量系数.为缩小搜索空间，提出一种基于博弈的双向选择机制来预测未来的网络拓扑结构.最后，提出一种基于多智能体自治计算的网络演化预测算法，并在多个真实时序网络数据集上验证了算法的有效性和高效性.

参考文献

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