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

基于长短期记忆网络的社区演化预测

Prediction of community evolution based on long- short term memory networks

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作者 蒋乐乐,刘厚泉,张楠
机构 中国矿业大学 计算机科学与技术学院
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摘要 现实生活中的网络通常是动态的,网络结构随着时间的推移而改变,检测社区演化可以深入了解网络的基本行为。针对动态社区演化预测问题,提出一种结合演化树和长短期记忆网络的社区演化预测方法,从动态网络中提取社区的多元特征,并使用长短期记忆网络对特征进行学习分类,最终预测社区下一时间段的变化情况。在两个真实数据集上进行了实验,实验结果证明该方法可以有效的预测社区演化行为,与其他方法相比具有较好的准确性。
关键词 动态网络;社区演化预测;长短期记忆网络
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-12-032.html
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中图分类号 TP301
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