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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于特征分類的鏈路預(yù)測算法及模型綜述

基于特征分類的鏈路預(yù)測算法及模型綜述

2021-05-18 | pdf | 2.65 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測作為網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究中一個重要的研究方向,受到了越來越多來自各個學(xué)科領(lǐng)域?qū)<业年P(guān)注,它可以利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)信息,如節(jié)點和邊緣的特征,來預(yù)測未來可能形成的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)中缺失的信息以及新的或正在消失的信息,識別虛假交互,評估網(wǎng)絡(luò)演化機制,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等。當(dāng)前鏈路預(yù)測的文獻(xiàn)主要來自工程學(xué)、計算機科學(xué)與物理學(xué)的專家,它們各自為政,缺少合作,結(jié)合多學(xué)科進(jìn)行鏈路預(yù)測的綜述論文少之又少。因此,文中從計算機科學(xué)和物理學(xué)的視角全面回顧、分析和討論基于特征分類的鏈路預(yù)測算法的硏究進(jìn)展,介紹了該領(lǐng)堿專家們提岀的多種特征提取技術(shù),首次把分層的思想引入鏈路預(yù)測算法分類中,將分類模型分為3層,即元數(shù)據(jù)層、特征分類層和特征抽取層。該分類模型包括“2個大塊7個方面”,即把常用的鏈路預(yù)測算法分為2個大塊(特征提取方法和特征學(xué)習(xí)方法)和7個方面(基于相似性的方法、基于似然分析的方法、基于概率模型的方法、矩陣分解方法、基于隨機游走的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和基于自定義損失函數(shù)的方法)。該分類方法覆蓋了各學(xué)科中許多經(jīng)典的和最新的鏈路預(yù)測技術(shù),包括當(dāng)前最流行的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測技術(shù)GNN( Graph Neural Network),GCN( Graph Convolutional Network),RNN( Recurrent Neural Network)和RL( Reinforcement learning)。文中研究了這些算法的模型復(fù)雜性和預(yù)測性能的差異,并對當(dāng)前鏈路預(yù)測技術(shù)未來所面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了討論。

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