安琛
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于集成学习的动态链接预测方法被引量：1
- 2018年
- 链接预测是社会网络分析领域的关键问题。传统的链接预测方法大多针对社会网络的静态结构预测隐含的链接或者将来可能产生的链接,而忽视了网络在动态演变过程中的潜在信息。为了能更好地利用网络演变的动态信息,从而取得更好的链接预测效果,提出了一种基于网络结构演变规律的链接预测方法。该方法使用机器学习技术对网络结构特征的动态变化信息进行训练,学习每种结构特征的变化并得到一个分类器,为每个分类器加权得到最终集成的结果。在三个现实的合著者网络数据集上的实验结果表明,该方法的性能要高于静态链接预测方法和一个相关的动态链接预测方法。这说明,网络结构演变信息有助于提高链接预测效果。此外,实验还表明,不同的结构特征对网络动态变化的刻画能力也有所差别。
- 安琛陈阳
- 关键词：链接预测动态网络社会网络分析
- 采用主动学习的动态网络链接预测方法被引量：3
- 2018年
- 针对网络动态性和稀疏性的特点,在网络进化及链接预测过程中引入主动学习范式,提出了一种新的动态网络链接预测方法。首先为网络中每个结构特征的变化序列都生成一个分类器,再用这些分类器对每个未连接的节点对进行评分并把预测结果差异较大的节点对样本交于用户判别;一旦获取真实的标记(即节点间是否存在链接),系统采用更新的训练集重新训练各分类器并整合得到最终的模型。在三个现实的合著者网络数据集中的实验表明,在动态网络链接预测方法中引入主动学习在AUC值指标上有显著提高。
- 安琛陈可佳彭高婧
- 关键词：链接预测动态网络
- 采用群体信息的二部图链接预测方法被引量：1
- 2016年
- 二部图包含2种不同类型的节点且链接只存在于不同类型的节点之间,因此,许多适用于普通单部图的链接预测方法无法直接用于二部图中。另外,群体信息对提高链接预测的准确率有重要意义,但缺乏相关研究。为此,提出一种采用群体信息的二部图链接预测方法。将链接预测视为机器学习的分类问题,通过对二部图投影,抽取二部图中节点对样本的局部结构属性,并运用群体检测技术抽取节点对样本的群体属性,并把局部结构属性和群体属性一起作为节点对相似度的度量标准,在监督学习框架中进行训练和预测。在现实数据集Movie Lens中的实验结果表明,群体信息的引入能有效提高二部图链接预测方法的准确率,改善推荐性能。
- 蔡小雨陈可佳安琛
- 关键词：二部图链接预测推荐系统
