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[期刊] 管理评论
[作者]
刘怡君 唐先一 李倩倩 马宁 田儒雅
超链路预测首次被提出,是指在超网络结构上,对未知的超链接及未来超链接的预测。超链路预测是对现有超网络研究的一项重要推进,实现了对复杂超网络的结构演化、调节干预和预测分析等。本文采用网络结构相似性方法,引入超三角形的概念作为相似性的度量指标,提出基于超边相似性的超链路预测算法,并将其应用于实际的舆情超网络模型———钱云会事件中,最后用AUC方法评价超链路预测与链路预测在舆情超网络模型中的优劣。
关键词：
超网络 超链路预测 超三角形 AUC评价
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
项欣 祁彬斌 朱学芳
[目的/意义]大部分知识网络具有天然的二分属性,针对二分网络的链路预测能够保证网络信息的完整性,最大限度挖掘其内涵。[方法/过程]通过分析微观演化机制,文章构建了二分属性知识网络上的链路预测模型及相应指标,并以真实的作者—关键词网络为例,使用链路预测指标进行预测并比较预测表现。[结果/结论]模型的预测准确性与其刻画局部高阶网络结构特征的能力成正比,但过度关注高阶特征会影响模型稳定性。[局限]网络模型的结构刻画能力有待进一步提升,并需要在更多类型的网络中测试以验证普适性。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
张斌 马费成
本文以"科学知识网络中的链路预测"为主要对象,对链路预测的类型、研究思路和方法等相关理论进行了回顾,将知识网络划分为同质网络和异质网络两种类型,从合作网络、引证网络和二分网络三个方面对同质网络的研究进行梳理,并介绍了一些异质网络中的链路预测方法。认为:针对这方面的研究近年来有成为图书情报学领域研究热点的趋势;已有研究多是描述各种链路预测指标在不同类型知识网络中的预测效果,未来应当利用链路预测量化和评价演化模型,识别和分析异常链路,以发现知识热点和创新趋势,将知识网络的研究提升到应用层次。图5。表2。参考文献68。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
岳增慧 许海云 赵敏
[目的/意义]强弱连接是影响学科引证知识扩散动态链路预测的重要因素之一。学科知识扩散强弱引证连接相互协同、相互影响,共同促进了学科间的知识交流、融合与创新。学科引证知识扩散动态链路预测中强弱连接效应的探索,可为强弱连接理论应用场景的拓展,学科引证知识扩散行为微观演化规律的揭示以及动态链路预测算法指标的评价、设计与优化提供理论与实践参考。[方法/过程]依托内外协同的思路理念,构建一种外部网络结构调控与内部微观演化机理剖析相结合的动态链路预测强弱连接效应探测方法,分别从学科引证知识关联权重调节、连边失效触发以及强弱连接模体分析三个维度,对基于共同邻居相似性的学科引证知识扩散动态链路预测中的强弱连接效应问题进行探讨。[结果/结论]强连接在学科引证知识扩散网络演化及动态链路预测过程中扮演着更加重要的角色;链路预测中的强弱连接现象不仅与学科引证关联权重有关,还会受到共同邻居数目以及网络微观模体结构的影响;知识宿学科的吸纳融合能力相对于知识源学科的溢出辐射能力来说,在新连边衍生过程中的主导地位更加突出。
[期刊] 情报科学
[作者]
张金柱 胡一鸣
【目的/意义】掌握合著网络的最佳演化机制及其演变能够更好的进行合著关系预测和推荐,进而为研究团队的人员选择和搭配提供建议和参考。【方法/过程】以共同邻居、到达路径、优先连接和随机游走共4类16种相关性指标表示合著网络演化机制,并运用链路预测的理论和方法系统全面的定量比较不同演化机制的优劣和时序变化,揭示合著网络的最佳演化机制及其变化并解析其成因。【结果/结论】在图书情报领域的实验证实:描述合著网络演化机制的最佳指标为AA(Adamic-Adar);不同时间段的相关性指标的预测准确率具有一定差异但总体趋势保
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
吕伟民 王小梅 韩涛
【目的】结合链路预测与机器学习,提出推荐未来科研合作的新方法,以提高单独基于链路预测方法的推荐精确度。【方法】构建加权作者合作网,以不同的链路预测指标作为特征输入,运用极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)机器学习算法训练分类,并利用遍历算法求取分类结果的最优权重组合,选取TOP准确度的预测作为合作推荐结果。【结果】选取纳米科技领域2008年–2010年SCI论文数据进行实证。在城市合作推荐中,改进的ET方法优于已有方法,有良好的推荐成功率;预测方法受网络结构等因素影响较
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张斌 李亚婷 戴怡清
[目的/意义]发现网络结构如何影响预测指标的选定,对在合著网络中应用链路预测非常重要。[方法/过程]从CSSCI数据库中选取7门学科,构建合著网络,抽取其中的巨片,开展链路预测实验,并将网络结构的改变程度与链路预测效果的变化情况进行关联分析。[结果/结论]研究表明,当聚集系数很大时,最近邻的局部指标预测效果会很好。随着聚集系数增大,在稀疏网络中,SRW指标的预测效果会比较好;在稠密网络中,AA和RA指标的预测效果会比较好。[局限]研究指标只考虑到了网络拓扑结构特征,而忽略了社会、认知以及其他间接因素。此外
关键词：
合著网络 链路预测 网络结构 聚集系数
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
戴怡清 张斌
[目的/意义]揭示不同链路预测指标之间的相关关系,为今后链路预测指标的选择和应用提供参考依据。[方法/过程]文章从CSSCI数据库中选取图书馆情报文献学14本期刊,构建作者合作网络,按节点度值抽取核心作者网络,开展链路预测实验。通过计算不同链路预测指标预测结果及它们之间的重合度,利用统计分析中的PR和ROC曲线、聚类分析和多维尺度分析等,来观察这些预测指标之间的相关关系。[结果/结论]研究表明,对该合作网络而言,PA指标和其他指标之间差异性非常大,而基于邻居节点的预测指标和基于拓扑结构的预测指标在各自内部
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
路兰 孟晓宇 刘瑞超
链路预测是根据已有的网络结构等指标来对网络中尚未产生连边的两个节点间存在边的可能性大小进行预测。链路预测算法在社会网络中的应用是非常广泛的,且都具有很好的预测效果。但由于真实网络往往具有纷繁复杂的演化机制,这使得很难利用某一单指标去准确刻画,并且每种指标在不同网络结构中的预测效果各不相同,现有链路预测算法都是针对特定网络结构才可能有的最佳效果,缺乏普适性。本文基于均匀配方实验设计方法,构建了混合相似性指标,提出了改进的链路预测算法,并将其应用于微博社交网络和生物代谢合作网络中。研究结果表明,改进后的链路预测算法的预测准确性明显优于已有的链路预测算法,说明新构建的混合相似性指标具有一定的普适性;其次,试验设计方法大大缩减了混合相似性指标构建中最优权重确定的迭代次数及其复杂度。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄璐 朱一鹤 张嶷
随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,新兴技术识别成为影响一个国家和地区未来发展战略的重要议题。本文基于德温特专利数据,引入复杂网络链路预测方法与神经网络算法构建动态预测新兴技术发展网络的方法体系,并围绕新颖性与影响力两个维度识别新兴技术主题。同时,应用钙钛矿材料领域相关数据进行实证分析,验证了本文新兴技术主题识别方法的可行性与有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
郁湧 王莹港 罗正国 杨燕 王鑫锴 高涛 于倩
当下,复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标,而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性(CCNC)的链路预测算法,将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标进行结合,引入到复杂网络链路预测中。该算法使用度和聚类系数作为局部信息的指标,使用节点中心性表征节点在网络中的重要程度。最后,以6个真实网络为例,通过对比曲线下面积(AUC)和精确度(Precision),验证了CCNC算法的可行性和有效性。
关键词：
复杂网络 链路预测 聚类系数 节点中心性
[期刊] 现代情报
[作者]
何军 刘业政
能有效预测在线社交网络中人的行为有较高的应用价值,对当前在线社交网络存在多种交互方式的现象进行分析,以此构建一种多维社交关系的在线社交网络链路预测的方法。基于社会影响和选择两种机制构建在线社交网络多维网络结构,综合各个维度节点和连边的拓扑结构,实现多维社交网络预测矩阵的集结,在降维后的网络上进行链路预测。利用百度贴吧数据集实验验证,从AUC和精确度两方面评价模型,结果表明本文提出的多维预测方法是有效的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘竟 孙薇
[目的/意义]从科研合作网络"小世界现象"和"无标度特性"出发,对网络中的未知链路产生连接的可能性进行预测。[方法/过程]采用Katz指标和cosine距离计算网络中的路径相似性和研究者科研兴趣相似性;在此基础上,构建加权预测算法,并采用AUC指标和F1度量确定节点相似性在算法中所占的比重。[结果/结论]通过实证研究发现,在路径相似性基础上,引入一定权重的节点相似性,可以达到较好的预测效果。[局限]在节点相似性计算时,仅考虑了研究者科研兴趣因素,暂未考虑研究者地理位置对合作关系的影响。
关键词：
科研合作网络 无标度网络 节点属性 预测
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
齐方鹏 王童 周明洋 傅忠谦
链路预测中关键的问题是如何通过已知的节点属性信息和网络的结构特征来衡量两个节点之间产生连边的可能性.传统的链路预测算法假设网络结构是保持不变的,而实际系统中的时间信息对网络的结构和网络的动态特性有很大的影响,从而导致了传统方法预测精度较低.为此,通过将互信息方法与移动平均模型相结合,提出了移动平均互信息方法.该方法不仅考虑了节点之间的共同邻居信息,还利用历史信息描述了网络的演化模式.在4个动态网络中的实验结果表明,移动平均互信息方法优于传统的对比方法,在预测精度上有了较大的提高.
关键词：
动态网络 链路预测 互信息 时间序列模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郑建国 朱君璇 曹如中
[目的/意义]针对目前链路预测模型准确度不高的问题,提出将情境特征融入到传统的链路预测研究中,以此来提高链路预测的精确度。[过程/方法]在对情境特征分析的基础上结合朴素贝叶斯理论,构建了基于情境特征的兴趣加权贝叶斯链路预测模型,并应用腾讯微博数据对该模型的准确性进行验证。[结果/结论]由实验结果分析可知,融入情景特征以及考虑兴趣加权的链路预测模型相比于传统的链路预测模型精确度更高,更贴近现实的社交网络。
关键词：
情境 社交网络 信息传播 链路预测
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