《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于模体演化与社区一致性的时序链路预测方法

Time series link prediction method based on motif evolution and community consistency

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作者 刘书新,刘群,杜凡
机构 重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室
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摘要 时序链路预测作为动态有向网络分析的重要方向受到越来越广泛的关注。针对动态有向网络中的时序链路预测问题,充分分析动态有向网络中微观结构三元组模体的演化规律,使用Holter-Winter-Additive时序分析方法预测三元组模体的转换概率,引入牛顿法寻求时序分析方法中的最优参数;同时考虑到节点的社区属性对链路预测产生的影响,定义模体内节点的社区结构一致性重要指标,对三元组模体的影响力进行评估。基于此,首先使用时间序列分析方法对模体的转换概率进行预测,进而结合模体社区结构一致性的指标提出一种新的链路预测方法。使用不同的方法在三个真实的有向网络中进行验证,实验结果显示所提方法能够达到更好的链路预测效果。
关键词 动态有向网络;模体演化;Holter-Winter-Additive;社区一致性
基金项目 国家重点研发计划资助项目(2016QY01W0200)
国家自然科学基金资助项目(61572091)
重庆市产业类重点主题专项项目(cstc2017zdcy-zdyfx0091)
重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfx0022)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-087.html
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