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| 1 | 一种基于监督学习的异构网链路预测模型显示文摘传统的异构网链路预测研究有基于元路径监督学习的PathPredict算法与MPBP算法,但它们并不能充分利用异构网提供的丰富信息来进行链路预测。在原有传统监督学习算法的基础上,首先为了增加链路熵和时间动态信息而设计了HLE-T算法,然后通过链路强弱关系的数值分段构建多分类问题的监督学习算法MSLP链路预测模型,最后在4个稠密度不同的数据集下完成了实验测试。实验结果表明,MSLP链路预测模型一定程度上提升了异构网中的链路预测性能,对未来链路预测研究具有一定的借鉴意义。 | 黄寿孟 | 2021 | 计算机科学2021，48，S02： | 8 |
| 2 | 基于LBSN中锚链接方法的链路预测模型显示文摘为了更好完成LBSN(基于位置的社交网络)多源异构数据链路预测的准确性,提出一种锚链接预测算法模型AL-P(Anchor Link-Predict)。该算法先获取LBSN中用户关系拓扑图(利用网络表示学习方法)和用户签到记录表示空间(利用矩阵分解方法),接着通过锚点链接将两种数据融合拼接,挖掘两种数据的潜在关系,然后输出两种数据融合操作后的用户向量表示,得到链路预测结果,最后实验分析AL-P模型比同类型现有的预测模型在不同的评估指标下明显提升链路预测效果。 | 黄寿孟 夏王霞 | 2021 | 海南热带海洋学院学报2021，28，5： | 7 |
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