融合多特征的符号网络连边符号预测

摘要

为提高符号网络的连边符号预测准确率,深入分析了影响连边符号的各项基本机理,拓展了"结构平衡理论"和"地位理论",同时将网页网络中的"PageTrust"度量引入符号网络用以刻画符号网络中节点的重要性.在融合从不同角度反映连边符号形成机制理论的基础上,抽取出一组最能反映连边正负的网络特征,并将这类网络特征用于2类机器学习模型的训练与测试.2个真实网络数据集上的实验结果表明,训练所得模型具有较已有模型更高的预测准确率和更好的通用性.