基于线图的双深度非负矩阵分解链路预测模型

摘要

提出一种基于线图的双深度非负矩阵分解(LDNMF)模型.首先引入线图来描述边与边的关系，其次对线图邻接矩阵和原邻接矩阵在相同基空间上进行深度非负矩阵分解，最后以分解后的重构邻接矩阵作为缺失链路预测的概率矩阵.在10个真实网络数据集上进行缺失链路预测实验，结果表明，LDNMF模型比其他模型在受试者工作特征曲线下面积提升0.01%～2.43%,在精度上提升0.02%～2.20%,说明了引入线图的有效性.

关键词

链路预测 / 深度非负矩阵分解 / 线图 / 图正则

基金资助

福建省自然科学基金资助项目(2022J01102)