计算机研究与发展

作者：刘留,王煜尧,倪琦瑄,曹杰,卜湛,

关键词：链路预测, 时序网络, 生存分析, 博弈论, 自治计算,

链路预测是复杂网络分析领域的一项重要研究课题，可被应用于许多实际应用场景，如推荐系统、信息检索和市场分析等.不同于传统的链路预测问题，针对有时间窗口的时序链路集合，需预测未来任意时刻链路的存在情况，即探究时序网络的演化机制.为解决这一问题，结合生存分析和博弈论，提出一种有效的半监督学习框架.首先，定义一个ε-邻接网络序列模型，并利用每条链路的时间戳信息生成真实的网络演化序列.为捕捉网络演化规律，为每条链路定义一组基于邻居相似性的特征向量，并采用Cox比例风险模型来估计该特征向量的协变量系数.为缩小搜索空间，提出一种基于博弈的双向选择机制来预测未来的网络拓扑结构.最后，提出一种基于多智能体自治计算的网络演化预测算法，并在多个真实时序网络数据集上验证了算法的有效性和高效性.

来源：2019年第9期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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