典型文献
基于高阶自包含协同过滤的有向网络链路预测
文献摘要：
针对大部分现存有向网络链路预测方法仅关注有向局部结构及互惠链接信息而忽略有向全局结构的问题,提出高阶自包含协同过滤(HSCF)链路预测框架.首先,利用随机游走方法计算高阶相似度矩阵去保持有向网络的高阶路径信息;其次,将高阶相似度矩阵与协同过滤方法相融合构建HSCF框架;最后,把所提框架分别与有向共同邻居(DCN)、有向Adamic-Adar(DAA)、有向资源分配(DRA)和势能理论Bifan 4个典型有向结构相似度相融合,并由此提出HSCF-DCN、HSCF-DAA、HSCF-DRA和HSCF-Bifan 4个有向网络预测指标.在10个真实有向网络上的实验结果表明,与基准指标相比,HSCF-DCN、HSCF-DAA、HSCF-DRA和HSCF-Bifan的受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC)值分别平均提高了8.16％、8.85％、9.64％和10.33％,且F分数值分别平均提高了66.62％、68.32％、68.95％和76.18％.
文献关键词：
有向复杂网络;链路预测;协同过滤;有向结构;随机游走
中图分类号：
作者姓名：
陈广福;王海波;连雁平
作者机构：
武夷学院数学与计算机学院,福建武夷山 354300;认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室(武夷学院),福建武夷山 354300;湖南科技学院信息工程学院,湖南永州 425199
文献出处：
引用格式：
[1]陈广福;王海波;连雁平-.基于高阶自包含协同过滤的有向网络链路预测)[J].计算机应用,2022(10):3060-3068
A类：
HSCF,Adamic,Adar,Bifan,有向结构,有向复杂网络
B类：
协同过滤,有向网络,链路预测,存有,注有,局部结构,互惠,全局结构,随机游走方法,算高,相似度矩阵,高阶路径,过滤方法,融合构建,邻居,DCN,DAA,资源分配,DRA,势能,结构相似度,预测指标,受试者工作特征
AB值：
0.221954
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