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信息网络中一个有效的基于链接的结点相似度度量?
外文标题：Effective Link-Based Measure of Node Similarity on Information Networks
文献类型：期刊
作者：张应龙^[1]李翠平^[2]陈红^[3]
机构：数据工程与知识工程教育部重点实验室 中国人民大学，北京 100872; 华东交通大学软件学院，江西南昌 330045;数据工程与知识工程教育部重点实验室 中国人民大学,北京,100872

通讯作者：Li, Cui-Ping
年：2014
期刊名称：软件学报
卷：25
期：11
页码范围：2602-2615
增刊：增刊
收录情况：EI(20144900301295)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5279878)
所属部门：数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：1000-9825
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb201411011.aspx
DOI：10.13328/j.cnki.jos.004578
基金：国家重点基础研究发展计划(973); 国家自然科学基金; 国家社会科学基金; 国家高技术研究发展计划(863); 国家高等学校学科创新引智计划
关键词：随机游走;相似度度量;SimRank;Personalized PageRank
摘要：信息网络无处不在.通过把网络中的对象抽象为点,把对象之间的关系刻画为边,相应的信息网络就可以用图来表示.图中结点相似度计算是图数据管理中的基本问题,在很多领域都有运用,比如社会网络分析、信息检索和推荐系统等.其中,著名的相似度度量是以Personalized PageRank和SimRank为代表.这两种度量本质都是以图中的路径来定义,然而它们侧重的路径截然不同.为此,提出了一个度量 SuperSimRank.它不仅涵盖了这些路径,而且考虑了Personalized PageRank和SimRank两者都没有考虑的路径,从而能够更加体现出这种链接关系的本质.在此基础上对SuperSimRank进行了理论分析,从而提出了相应的优化算法,使得计算性能从最坏情况O(kn4)提高到O(knl).这里,k 是迭代次数,n 是结点数,l 是边数.最后,通过实验验证了 SuperSimRank 优于 SimRank 和 Personalized PageRank,同时验证了优化算法在各种情况下都是有效的.
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