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針對當(dāng)前鏈路預(yù)測算法無法有效保留網(wǎng)絡(luò)圖髙階結(jié)構(gòu)特征的問題，提岀一種生成對抗式分層網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖的一階鄰近性和二階鄰近性，遞歸地對網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行邊緣折疊和頂點(diǎn)合并，形成逐層規(guī)模變小的子網(wǎng)絡(luò)圖，使用 Node2vec算法對規(guī)模最小的子網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理結(jié)果輸入到生成對抗式網(wǎng)絡(luò)（ Embedgan）模型中，學(xué)習(xí)得到最小子網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示，將其輸入至上一層子網(wǎng)絡(luò)的 Embedgan模型中，作為上一層子網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示。按照該方法進(jìn)行逐層向上回溯學(xué)習(xí)，直至學(xué)習(xí)到原始網(wǎng)絡(luò)圖，從而得到原始網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示。在多個不同領(lǐng)域的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)藪據(jù)集土進(jìn)行鏈路預(yù)測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性均優(yōu)于LP、Katz和LⅠNE算法。
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