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
重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室, 重庆 400065
摘要
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,使用指数平滑法季节加法(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,实验结果显示该方法能够达到更好的链路预测效果。
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0594
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3674-3678,3684
文章编号: 1001-3695(2019)12-033-3674-05
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
刘书新, 刘群, 杜凡. 基于模体演化与社区一致性的时序链路预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3674-3678,3684. (Liu Shuxin, Liu Qun, Du Fan. Time series link prediction method based on motif evolution and community consistency [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3674-3678,3684. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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