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计算机工程 ›› 2020, Vol. 46 ›› Issue (4): 301-308,315. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053149

• 开发研究与工程应用 • 上一篇    下一篇

融合多元影响力节点识别指标MPR的链接预测

伍杰华1,2, 熊云艳1, 张顶1, 陈嘉志1   

  1. 1. 广东工贸职业技术学院 计算机与信息工程学院, 广州 510510;
    2. 华南理工大学 计算机科学与工程学院, 广州 510641
  • 收稿日期:2018-11-15 修回日期:2019-03-28 出版日期:2020-04-15 发布日期:2020-04-07
  • 作者简介:伍杰华(1982-),男,副教授、博士,主研方向为数据挖掘、社会网络分析、机器学习;熊云艳,副教授、博士;张顶、陈嘉志,专科生。
  • 基金资助:
    广东省科技计划项目(2017ZC0348);广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177);广东高校重大科研项目与成果培育计划项目(2017GKTSCX009);广东省大学生科技创新培育专项(pdjh2019b0711)。

Link Prediction Based on Multiplex Influential Node Identification Index MPR

WU Jiehua1,2, XIONG Yunyan1, ZHANG Ding1, CHEN Jiazhi1   

  1. 1. College of Computer and Information Engineering, Guangdong Polytechnic of Industry and Commerce, Guangzhou 510510, China;
    2. School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China
  • Received:2018-11-15 Revised:2019-03-28 Online:2020-04-15 Published:2020-04-07

摘要: 多元网络通常是指节点之间存在多种维度链接关系的图结构。多元网络链接预测算法在构建相似度指标时,多数仅考虑单一维度网络的拓扑结构属性,未挖掘不同维度子网络之间存在的关联,影响链接预测的效果。针对该问题,提出一种基于多元全局节点影响力识别指标MPR的多元网络链接预测算法。通过定义一个多维度节点影响力排序指标MPR,度量多元网络空间中影响力较大的节点,并把影响力排名函数转化为潜在节点对之间的相似度得分,从而应用到多元网络链接预测场景中。在2个真实多元网络数据集上的实验结果表明,该算法的预测效果优于PR、EDC、ANC等对比算法,且具有较好的稳定性。

关键词: 多元网络, 网页排名, 链接预测, 多元网页排名, 多维度网络

Abstract: Multiplex network is a graph structure in which multiple link relations exist between nodes.When constructing similarity index,most of existing multiplex network link prediction algorithms consider only the topological attributes of a single-dimensional network,and fails to mine the relations between sub-networks of different dimensions,which undermines the performance of link prediction.To address the problem,this paper proposes a multiplex network link prediction algorithm based on multiplex global node influence identification index,Multiplex PageRank(MPR).By defining a multiplex node influence ranking index MPR,the nodes with greater influence in the multiplex network space can be measured.Then,the influence ranking function is converted into the score of similarity between two nodes in each potential node pair,and applied to the multiplex network link prediction scene.Experimental results on two real multiplex network datasets show that the proposed algorithm outperforms PR,EDC,ANC and other algorithms,and has better stability.

Key words: multiplex network, PageRank(PR), link prediction, Multiplex PageRank(MPR), multi-relational network

中图分类号: