【摘 要】
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边符号预测即根据网络拓扑结构挖掘符号相关隐含信息,旨在揭示用户之间的潜在关系。节点地位和相似性能够较好地体现边符号属性,为改善预测效果提供了理论基础。通过探究两者
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目(18ZR1416900)
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边符号预测即根据网络拓扑结构挖掘符号相关隐含信息,旨在揭示用户之间的潜在关系。节点地位和相似性能够较好地体现边符号属性,为改善预测效果提供了理论基础。通过探究两者与边符号属性之间的强相关性,建立符号预测模型。首先,利用排序算法prestige评估用户节点的社会地位,同时使用余弦相似度表示用户的社交偏好;然后,在逻辑回归学习模型的基础上融合两者建立边符号预测模型LR-SN;最后,在模型训练过程中采用随机梯度上升算法优化求解。三个真实网络数据集的实验结果表明,相比于现有基准方法,LR-SN模型的符号预测准确率
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