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針對(duì)當(dāng)前鏈路預(yù)測(cè)算法無(wú)法有效保留網(wǎng)絡(luò)圖髙階結(jié)構(gòu)特征的問(wèn)題,提岀一種生成對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)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(cè),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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