基于模体演化与社区一致性的时序链路预测方法

针对动态有向网络中的时序链路预测问题,充分分析动态有向网络中微观结构三元组模体的演化规律,使用指数平滑法季节加法（Holter-Winter-Additive）时序分析方法预测三元组模体的转换概率,引入牛顿法寻求时序分析方法中的最优参数;同时考虑到节点的社区属性对链路预测产生的影响,定义模体内节点的社区结构一致性重要指标,对三元组模体的影响力进行评估。基于此,首先使用时间序列分析方法对模体的转换概率进行预测,进而结合模体社区结构一致性的指标提出一种新的链路预测方法。使用不同的方法在三个真实的有向网络中进行验证,实验结果显示该方法能够达到更好的链路预测效果。     

基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法

时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景.针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时序通联信息的挖掘和利用问题,提出一种基于时序模体注意力图卷积的动态链路预测算法.首先,提出一种时序模体邻接矩阵构建算法,利用时序模体抽取节点间的高阶拓扑和时序关系信息;然后利用隐式调节过程对网络演化过程进行建模,并使用时序模体邻接矩阵作为传输矩阵的图卷积神经网络学习节点的低维向量表示并进行迭代更新;最后以节点间表示向量作为输入,通过计算连边发生的条件密度函数值作为依据完成动态链路预测.在多个真实时序网络数据集上的实验结果表明,所提算法可有效挖掘节点间的高阶拓扑和时序信息,提高动态链路预测效果.     

有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法

以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络,而实际上大多数社交网络是有向的,并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息,因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。针对有向网络,将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值;接着采用了基于三元组模体的演化模型,对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后,采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵,进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。这不仅充分利用了网络微观演化信息,而且解决了动态网络中重复边的问题。最后对实验结果进行分析发现,在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC相比Triad Transition Matrix方法提高了近0.01,而相比Common Neighbor方法提高更多。因此,所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。     

基于模体演化的多因子动态链路预测方法

为了提高动态网络链路预测准确率,从网络结构微观演化角度,提出基于模体演化的多因子动态链路预测方法(MFME).在动态网络时间窗口划分优化的基础上,引入整合移动平均自回归模型构建预测模体演化的概率矩阵,综合考虑模体演化影响因子及模体演化概率,可获得任意节点间的连接边概率.在真实数据集的实验表明,所提方法能达到更好的链路预...     

基于网络同步的链路预测连边机理分析研究

链路预测是研究复杂网络结构演化趋势的重要组成部分, 用于预测网络丢失的连边和未来可能出现的连边, 具有极大的理论和应用价值.当前链路预测研究成果主要基于网络结构特征对连边进行预测, 具体分析其连边机理的研究较少.网络同步的研究能够深刻反映节点的动力学演化行为与网络结构之间的内在机理.本文针对链路预测考虑的静态网络引入节点动力学模型构成动态网络, 通过分析链路预测连边与动态网络模型同步之间的关系, 对链路预测连边机理进行分析研究.通过实验与理论分析总结发现了链路预测连边具有同步能力稳定性的规律.进一步讨论了链路预测连边的动力学机理, 并揭示了链路预测连边机理与真实网络演化的差别.     

基于节点匹配度的动态网络链路预测方法

现实世界存在众多真实网络,研究真实网络中的动态演化趋势和时序性特征是热点问题。链路预测技术作为网络科学领域重要研究工具可通过挖掘历史连边信息推测网络演化规律,进而对未来连边进行预测。通过分析动态真实网络中的拓扑结构演化,发现通过分析网络拓扑中节点间的交互性和匹配度问题能够更充分捕捉网络的动态特征,提出一种基于节点匹配度的动态网络链路预测方法。该方法对网络节点的属性特征进行分析,定义基于原生影响力和次生影响力的节点重要性量化方法;引入时间衰减因子,刻画不同时刻网络拓扑对连边形成的影响程度;结合节点重要性和时间衰减因子定义动态节点匹配度（TMDN,temporal matching degree of nodes）方法,用于衡量节点对之间未来形成连边的可能性。在5个真实动态网络数据集中的实验结果表明,相比现有3类主流动态网络链路预测方法,所提方法在AUC和RankingScore两种评价标准下均取得更优的预测性能,预测结果最高提升42%,证明了节点间存在着交互匹配优先级,同时证实了节点原生影响力和次生影响力的有效性。     

基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法

在具有模体特征的食物链网络、社交网络中,局部朴素贝叶斯（LNB）的链路预测方法通过准确区分每个共邻节点的贡献以提高链路预测的精确度,但忽略了每个共邻节点对所在路径的贡献不同以及网络模体结构对链接形成的作用。针对LNB链路预测方法存在的局限性问题,结合路径模体特征与朴素贝叶斯理论,提出基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法。定义模体密度以量化路径结构上模体的聚集程度。考虑路径结构上模体密度对链接形成的影响,构建每条路径的角色贡献函数,以量化每条路径结构的模体特征对节点相似性的影响。在此基础上,根据朴素贝叶斯理论与角色贡献函数推导节点相似性指标。在Football、USAir、C.elegans、FWMW、FWEW和FWFW 6个真实网络上进行实验,结果表明,该方法能有效提高预测性能且具有较优的鲁棒性,其中在具有显著模体特征的FWMW、FWEW、FWFW网络上,相比现有相似性指标中较优的Katz指标,所提相似性指标的AUC值提升了2%~7%。     

融合拓扑和属性的动态网络链路预测方法

网络数据中出现的大量节点属性和随时间变化的特征,给链路预测提出了新挑战。基于注意力机制和循环神经网络对随时间演化网络进行建模,提出了DTA-LP模型。与传统的静态链路预测算法相比,DTA-LP使用LSTM捕获时序信息,动态预测可以更好应用于现实网络;与基于网络拓扑的动态链路预测算法相比,DTA-LP可以聚集高阶拓扑特征,有效挖掘网络邻域信息;与基于属性网络的动态链路预测算法相比,DTA-LP可以加权融合网络拓扑属性,提高预测精度。在4种真实数据上的实验结果表明,该方法能结合网络已有先验知识,以较高的MAP值来预测未来网络中的边,验证了模型的有效性。     

基于链路预测的社会网络事件检测方法

网络演化分析与事件检测,是当前社会网络研究的热点和难点.现有的研究工作主要是针对网络提出不同的模型,并用网络特征指标对仿真结果进行评价.这些方法存在如下问题:(1) 每种方法仅针对特定网络,通用性不高;(2) 特征指标多种多样,不同模型的表现情况缺乏统一的评价标准;(3) 未考虑网络演化的时间特性,难以描述网络演化的波动性,无法检测事件.针对上述问题,提出一种基于链路预测的社会网络事件检测方法LinkEvent(由相似性计算算法SimC和事件检测算法EventD组成),它可以对不同网络的波动性进行统一评价,并依此建立事件检测模型.主要工作包括:(1) 证明了链路预测可以反映网络演化机制,相同机制下的模型演化法和链路预测在分析网络演化上具有内在的一致性;(2) 基于链路预测,提出一种网络相似性计算算法SimC(similar computing),并在考虑微观因素的基础上进行改进;(3) 利用相似性计算结果,提出一种事件检测算法EventD(event detecting)检测出新事件.在不同特征的网络上进行实验,结果表明:所提出的LinkEvent方法能够较好地解决网络演化波动性问题,实现事件检测;同时也证明了利用链路预测技术进行网络演化分析的可行性以及相似性计算和事件检测算法的有效性.     

基于四阶模体的有向网络链路预测方法

网络模体是出现频次较高的子图模式,代表了复杂系统中的重要功能单元或者某种特定的组织结构,揭示了复杂网络的内在机理.一些学者已经基于三阶模体进行了链接预测的相关研究,但是多数学者通常忽略四阶模体在相似性计算中的作用.为此,提出一种基于四阶模体的有向网络链路预测方法.面对众多的四阶子图,提出限定条件简化情况,使用Z-score方法进一步衡量四阶子图的重要程度.从199个子图中选出2个显著模体用于相似性计算.局部信息被用来进一步提高预测效果.在9个真实数据集上的实验表明,该方法与基准方法相比,预测效果更好.     

Link prediction in evolving heterogeneous networks using the NARX neural networks

In this article, we propose a novel multivariate method for link prediction in evolving heterogeneous networks using a Nonlinear Autoregressive Neural Network with External Inputs (NARX). The proposed method combines (1) correlations between different link types; (2) the effects of different topological local and global similarity measures in different time periods; (3) nonlinear temporal evolution information; (4) the effects of the creation, preservation or removal of the links between the node pairs in consecutive time periods. We evaluate the performance of link prediction in terms of different AUC measures. Experiments on real networks demonstrate that the proposed multivariate method using NARX outperforms the previous temporal methods using univariate time series in different test cases.     

基于时间信息的社会网络链接预测研究

在社会网络分析中链接预测尤为重要。文章关注社会网络中有权图的链接预测问题,提出了一些针对有权图的链接预测度量指标。基于网络中的两个节点在相近时间发布相近内容则相似性更大的假设,文章提出一个基于时间信息的链接预测方法。通过在一个博客数据集上的实验显示该方法相对于传统方法效果更好。     

基于节点表示和子图结构的动态网络链接预测

动态链接预测的关键是建模网络动态性和抽取局部结构特征.为此,文中提出基于节点表示和子图结构的动态链接预测方法.为了建模节点的动态演化特性,引入节点向量模型,按序拼接各个历史快照的节点表示.为了建模链接的局部子图结构信息,引入图同构算法,编码局部子图的拓扑结构.最终目标链接的特征表示融合每个历史快照中目标节点对的向量表征和局部子图的拓扑结构.实验表明文中方法性能较优.     

Time-aware Knowledge Hypergraph Link Prediction

A knowledge hypergraph is a form of heterogeneous graph representing the real world through $n$-ary relations, but existing knowledge hypergraphs are usually incomplete in both general and vertical domains. Therefore, it is challenging to infer the missing links from the existing links in knowledge hypergraphs. Most of the current studies employ knowledge representation learning methods based on $n$-ary relations to accomplish link prediction in knowledge hypergraphs, but they only learn the embedding vectors of entities and relations from time-unknown hyperedges without considering the influence of temporal factors on the dynamic evolution of facts, which results in poor prediction performance in dynamic environments. Firstly, based on the definition of temporal knowledge hypergraphs proposed by this paper for the first time, this paper puts forward a link prediction model for temporal knowledge hypergraphs and learns static and dynamic representations of entities from their roles, positions, and timestamps of temporal hyperedges. Then these representations are merged in a certain proportion and utilized as final entity embedding vectors for link prediction tasks to realize the full exploitation of hyperedge temporal information. Meanwhile, it is theoretically proven that the proposed model is fully expressive with linear space complexity. Additionally, a temporal knowledge hypergraph dataset CB67 is constructed from the public business data of listed companies, and a large number of experimental evaluations are conducted on this dataset. The experimental results show that the proposed model can effectively perform link prediction tasks on the temporal knowledge hypergraph dataset.     

基于频繁闭图关联规则的AS级Internet链路预测方法

目前大多数链路预测方法都是针对丢失链路的结构性预测,缺乏针对未来时刻网络链路的时序性预测,为此提出了一种基于频繁闭图关联规则的链路预测方法。将形式化后的动态网络划分为训练集和测试集,基于Apriori思想从训练集中提取频繁闭图,并根据频繁闭图的时间间隔建立时延分布矩阵,用于表征频繁闭图之间的时序关联规则,在此基础上预测测试集中的网络结构。将该方法运用于不同时间尺度下的AS级Internet动态网络中,结果表明,该方法能够以很高的精确率预测波动型动态网络的链路。