论文摘要
近些年来,网络中链路预测问题逐渐兴起。相比于传统启发性模型,以神经网络为基础的链路预测方法由于其能够自我学习的优点,逐渐获得研究者的青睐。结合生成式对抗网络,一种创新性的链路预测方法WL-GAN(Weisfeiler-Lehman generative adversarial networks)被提出。WL-GAN首先利用子图提取算法与子图编码算法,为网络中的每条已知关系的节点对构造以该节点对为结构中心的节点对子图,并获得相应连接矩阵。随后,利用矩阵数据来训练生成式对抗网络,最终可以获得能够判断子图中心节点对是否存在链路的判别器。实验结果表明,WL-GAN拥有优秀的性能与稳定性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁玥,黄玲,王昌栋
关键词: 链路预测,网络图编码,生成式对抗网络
来源: 计算机科学与探索 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 中山大学数据科学与计算机学院
基金: 国家自然科学基金(No.61502543),广东省自然科学基金杰出青年项目(No.2016A030306014)~~
分类号: O157.5;TP183
页码: 554-562
总页数: 9
文件大小: 2303K
下载量: 473
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