【摘 要】
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随着以互联网为代表的网络信息技术的迅速发展,人们获得了多种多样的复杂网络数据。链接预测作为复杂网络数据分析和挖掘的重要问题,一直受到各领域研究者的广泛关注。链接预
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随着以互联网为代表的网络信息技术的迅速发展,人们获得了多种多样的复杂网络数据。链接预测作为复杂网络数据分析和挖掘的重要问题,一直受到各领域研究者的广泛关注。链接预测利用数据挖掘的理论与技术辅助分析网络的结构变化情况,研究未来两个节点之间是否会形成链接的问题。传统的链接预测方法主要是针对节点和链接类型单一的同质网络设计的。然而,现实的网络大多是异质的,网络中有多种类型的节点和链接,导致网络节点对间的关系更加复杂。节点对间的关系可以是一条直接的链接,也可以是一条包含多种类型节点和链接的路径。因此,在异质网络中链接预测问题就扩展为关系预测问题。链接预测常常被视为监督学习框架下的二分类问题,网络中存在目标链接的节点对视为正例,否则视为反例。实际上,这些反例可能是不可信的(即部分节点对在未来可能会形成目标链接),直接将这些节点对视为反例进行训练将会降低预测模型的性能。本课题尝试从PU学习的角度研究复杂信息网络中的链接/关系预测问题,将信息网络中存在目标链接/关系的节点对视为正例,将暂不存在目标链接/关系的节点对视为未标记例而非反例。针对正例集合P和未标记集合U之间样本数量严重不平衡的问题,研究如何从U中抽取可靠的反例,组成集合RN。本课题提出一种基于K-means聚簇和投票机制的可靠反例选取技术SemiPUclus,并实现一种基于PU学习的链接预测框架PULP和一种基于PU学习的关系预测框架PURP。在现实的DBLP和Twitter网络数据集中的实验表明,PULP和PURP框架与基准方法相比均获得了更好的预测性能。
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